Facebook 宣布无梯度优化开源器材 Nevergrad，可应用于种种呆板进修题目

大大都呆板进修使命——从天然说话处理赏罚、图像分类到翻译以及大量其他使命，都依靠于无梯度优化来调解模子中的参数和/或超参数。为了使得参数/超参数的调解更快、更简朴，Facebook 建设了一个名叫 Nevergrad（https://github.com/facebookresearch/nevergrad） 的 Python 3 库，并将它开源宣布。Nevergrad 提供了很多不依靠梯度计较的优化算法，并将其出此刻尺度的问答 Python 框架中。另外，Nevergrad 还包罗了测试和评估器材。

Nevergrad 现已对外开放，人工智能研究者和其他无梯度优化相干事变者顿时就可以操作它来帮忙本身的事变。这一平台不只可以或许让他们实现最先辈的算法和要领，，可以或许较量它们在差异配置中的示意，还将辅佐呆板进修科学家为特定的行使实例找到最佳优化器。在 Facebook 人工智能研究院（FAIR），研究者正将 Nevergrad 应用于强化进修、图像天生以及其他规模的种种项目中，譬喻，它可以取代参数扫描来辅佐更好地调优呆板进修模子。

这个库包括了各类差异的优化器，譬喻：

• 差分进化算法（Differential evolution）

• 序列二次筹划（Sequential quadratic programming）

• FastGA

• 协方差矩阵自顺应（Covariance matrix adaptation）

• 噪声打点的总体节制要领（Population control methods for noise management）

• 粒子群优化算法（Particle swarm optimization）

在此之前，行使这些算法每每必要研究者本身编写算法的实现，这就让他们很难在各类差异的最新要领之间举办较量，偶然辰乃至完全无法较量。此刻，AI 开拓者通过行使 Nevergrad，可以等闲地在特定的呆板进修题目上对差异要领举办测试，然后对功效举办较量。可能，他们也可以行使众所周知的基准来评估——与当前最先辈的要领对比，新的无梯度优化要领怎么样。

Nevergrad 中所包括的无梯度优化要领可用于种种呆板进修题目，譬喻：

• 多模态题目，好比说拥有多个局部极小值的题目。（如用于说话建模的深度进修超参数化。）

• 病态题目，凡是在优化多个具有完全差异的动态特征的变量的时辰，该题目就会呈现（如，未对特定题目举办调解的扬弃和进修率）。

• 可疏散或旋转题目，个中包罗部门旋转题目。

• 部门可疏散题目，可以思量通过几个变量块来办理这类题目。示例包罗深度进修或其他计划情势的架构搜刮，以及多使命收集的参数化。

• 离散的、持续的或殽杂的题目。这些题目可以包罗电力体系（由于有些发电站具有可调持续输出，而其他发电站则具有持续或半持续输出）可能要求同时选择每层的进修速度、权值衰减以及非线性范例的神经收集使命。

• 有噪声的题目，即针对这一题目，函数被完全沟通的参数挪用时可以返回差异功效，譬喻强化进修中的差异关卡。

在呆板进修中，Nevergrad 可用于调解参数，譬喻进修率、动量、权值衰减（或者每一层）、dropout（扬弃）算法、深度收集每个部门的层参数及其他等。更为普各处，非梯度要领同样被用于电网打点（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142061597000409）、航空（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142061597000409）、镜头计划（https://www.researchgate.net/publication/222434804_Human-competitive_lens_system_design_with_evolution_strategies）以及很多其他的科学和工程应用中。

为什么有无梯度优化的需求

在某些场景中，譬喻在神经收集权重优化中，以说明法去计较函数的梯度是简朴的。然而，在其他场景中，譬喻当计较函数 f 的速率慢，可能域不持续的时辰，函数的梯度就无法预估出来。在这些应用实例中，无梯度要领提供了办理方案。

一个简朴的无梯度办理方案是随机搜刮，它由随机采样大量的搜刮点、对每个搜刮点举办评估、选择最佳搜刮点三个步调构成。随机搜刮在很多简朴场景中示意很好，但在高维场景中却示意不佳。凡是被用于呆板进修参数调解的网格搜刮，也面对相同的限定。不外，也尚有很多更换要领：个中一些来自应用数学，如序列二次筹划，它对模仿器的二次近似举办更新；贝叶斯优化也成立方针函数模子，个中包罗不确定性模子；进化计较包括大量关于选择、变异以及殽杂有远景的变体的事变。

这个示例展示了进化算法怎样运行。在函数空间中采样搜刮点，并选择最佳点的群落，然后在已有点的周围保举出新的点来实行优化当前的点群落。

行使 Nevergrad 天生算法基准

Facebook 研究团队行使了 Nevergrad 实现几个基准测试，来展示特定算法在特定环境下的示意最佳。这些众所周知的示例对应着各类差异配置（多峰或非多峰，噪声或非噪声，离散或非离散，病态或非病态），并展示了怎样行使 Nevergrad 来确定最佳优化算法。

在每个基准测试中，Facebook 研究团队对差异的 X 值举办了独立尝试。这确保了在几个 X 值上的各个要领之间的同等排序在统计上是明显的。除了下面的两个基准示例，这里（https://github.com/facebookresearch/nevergrad/blob/master/docs/benchmarks.md）尚有一份更全面的清单，并附上了怎样行使简朴的呼吁行从头运行这些基准的指南。

这个图展示了一个噪声优化示例

（编辑：湖南网）

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