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SAM优化器 锐度感知最小化可有效提高泛化能力 〜在Pytorch中〜 SAM同时将损耗值和损耗锐度最小化。特别地，它寻找位于具有均匀低损耗的邻域中的参数。 SAM改进了模型的通用性，并。此外，它提供了强大的鲁棒性，可与专门针对带有噪声标签的学习的SoTA程序所提供的噪声相提并论。 这是的非官方存储库，。在实现方面，SAM类是一个轻量级包装器，用于计算正则化的“清晰度感知”渐变，该渐变由基础优化器（例如带有动量的SGD）使用。该存储库还包括一个的简单 ;作为概念验证，它在此数据集上以强劲的势头击败了SGD的表现。 在使用和不使用SAM的情况下，培训结束时的ResNet损失情况。锐度感知更新导致最小值明显变宽，从而导致更好的泛化属性。 用法 在您的培训管道中使用SAM应该很简单。只需记住，训练的速度将慢一倍，因为SAM需要两次向前-向后的传递才能使“清晰感”梯度变准。如果您使用渐变剪切，请

此工具箱提供均衡优化器 (EO) 方法 “主要”脚本说明了EO如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************

matlab有些代码不运行均衡优化器 这是用MATLAB编写的均衡优化器的源代码。 平衡优化器（EO）是一种新颖的优化算法，受控制体积质量平衡的启发，可以估算动态状态和平衡状态。 在EO中，搜索代理会随机更新某些称为平衡候选物的有才干粒子的浓度（位置），以最终达到平衡状态（最佳结果）。 下图示意性地显示了平衡候选物在更新粒子浓度方面的协作。 EO的性能已通过58种数学函数（包括单峰，多峰，混合和组合函数）以及3个工程基准问题进行了验证，并将其性能与三类优化方法进行了比较； GA和PSO是研究最深入的元启发式算法，GWO，GSA和SSA是最近开发的算法，而CMA-ES，SHADE和LSHADE-SPACMA是高性能优化器。 全面的统计分析表明，EO的性能明显优于SHADE和LSHADE-SPACMA，而EO的性能明显优于PSO，GA，GWO，GSA，SSA和CMA-ES。 EO的结构简单易实现。 该算法在计算上是有效的，并且像PSO和GA一样，其复杂度为多项式：O（tnd + tcn）其中t，n，d和c分别表示迭代，粒子数，维数和功能评估成本。 您可以在此处下载主要论文： 如果您无权访问

EO 的灵感来自于控制体积质量平衡来估计动态和平衡状态。 在 EO 中，搜索代理相对于一些称为平衡候选的天才粒子随机更新它们的浓度（位置），以最终达到平衡状态作为最佳结果。 EO 的性能通过 58 个数学函数（包括单峰、多峰、混合和复合函数）以及 3 个工程基准问题进行验证，并将其性能与三类优化方法进行比较； GA 和 PSO 作为研究最多的元启发式算法，GWO、GSA 和 SSA 作为最近开发的算法，CMA-ES、SHADE 和 LSHADE-SPACMA 作为高性能优化器。 综合统计分析表明，EO 能够显着优于 PSO、GA、GWO、GSA、SSA 和 CMA-ES，而其性能在统计上与 SHADE 和 LSHADE-SPACMA 相似。 主要论文：A. Faramarzi、M. Heidarinejad、B. Stephens、S. Mirjalili，均衡优化器：一种新颖的优化

setc-组-项目-优化器

gulp-marko-precomplie ( 深度 alpha ) Gulp 的 Marko-Optimizer 包装器 仅用于插件测试目的。 入口点： gulpfile.js 要求： gulp、优化器、through2、express、path、marko 由于优化器gulpfile 的异步性质必须在进入localhost:8080之前运行两次，它也会抛出错误：找不到模块错误

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一个用于高维单目标优化的算法，详见：Ran Cheng and Yaochu Jin. A Competitive Swarm Optimizer for Large Scale Optimization. IEEE Transactions on Cybernetics, 2014