大规模双层优化的内存高效梯度展开
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了 $(ext {FG})^2ext {U}$，一种解决大规模双层优化问题的新方法，该方法通过无偏随机近似元梯度来提供更准确的梯度估计，并且支持并行计算以提高计算效率。$(ext {FG})^2ext {U}$...
本文介绍了一种名为$(ext {FG})^2 ext {U}$的新方法，用于解决大规模双层优化问题。该方法通过无偏随机近似元梯度提供更准确的梯度估计，并支持并行计算以提高效率。$(ext {FG})^2 ext {U}$易于在流行的深度学习框架中实现，并适应更具挑战性的零阶双层优化场景。经过理论分析和实证评价，展示了其在多样的大规模双层优化任务中的卓越性能。
