元学习

核心摘要研究人员通过遗传算法构建了一个自动发现深度学习优化器的框架，将梯度、动量及自适应项等算子编码为基因组，实现了优化算法的自我演化。八卦洞察▶ 算法的算法化： 深度学习的瓶颈已从模型架构转向训练策略。通过遗传算法自动化搜索优化器，标志着“元学习”进入了底层算子组合的新阶段，有望打破Adam类算法长期统治的局面。▶ 自动化科研的范式转移： 该方法证明了搜索空间的设计比单纯的算力堆叠更具杠杆效应，未来AI研发将更多依赖于“搜索驱动的创新”而非人工试错。行动建议▶ 关注搜索空间设计： 研发团队应评估现有训练流程中，哪些超参数或算子可以被符号化，并尝试引入进化搜索来优化收敛效率。▶ 警惕过拟合风险： 自动生成的优化器在特定任务上表现优异，但需在多任务场景下进行鲁棒性验证，防止其成为针对特定数据集的“特化工具”。