该研究探讨了高维非凸优化中的算法复杂性，提出了无导数算法和基于函数值的优化方法，分析了收敛速率及其在动态环境中的在线优化表现和复杂度自适应性。

本研究提出了一种基于深度神经网络的优化方法，结合复合近端框架和强凸优化算法，解决高维非凸优化问题。介绍了可微分的Frank-Wolfe层和零阶Frank-Wolfe算法，能够在约束条件下实现高效优化，具备竞争性准确性和快速收敛性，适用于机器学习等领域。