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通过遗传编程演化基准函数比较进化算法
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习社区对进化优化（EO）产生兴趣，建立了一个新的EO方法基准NeuroEvoBench，对传统和元学习EO进行了评估。该基准以Apache-2.0许可证开源。
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关键要点
- 深度学习社区对进化优化（EO）产生了兴趣，作为解决难以优化问题的手段。
- 硬件加速和兼容软件的创新使得分布式种群评估变得更容易。
- EO 方法缺乏超参数理解和最佳实践，可能是由于研究和基准测试不足。
- 经典的进化基准对深度学习应用提供的实用见解有限，影响了新手的加入和EO的采用。
- 建立了针对深度学习应用的EO方法新基准NeuroEvoBench，并对传统和元学习EO进行了评估。
- 研究了资源分配、适应度塑造、规范化、正则化和EO的可扩展性等核心科学问题。
- 该基准以Apache-2.0许可证开源。
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