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人工智能完整词典
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基于梯度的超参数优化
一种利用梯度来连续调整超参数的优化方法，比传统搜索方法实现更快的收敛。
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超梯度
损失函数相对于超参数的梯度，通过模型参数优化过程使用自动微分计算得出。
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双层优化
一种分层优化问题，其中超参数（上层）在参数（下层）收敛后优化模型性能。
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隐式微分
一种无需显式反向传播即可计算梯度的技术，使用隐函数定理处理优化平衡点。
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超参数敏感性分析
定量研究超参数变化对模型性能影响的分析，使用梯度信息识别关键参数。
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可微分编程
一种编程范式，其中程序完全可微分，允许通过梯度优化包括超参数在内的所有计算方面。
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展开优化
一种将参数优化步骤显式展开到计算图中的技术，允许通过优化过程进行反向传播。
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超参数微分
计算目标函数相对于超参数的偏导数的数学过程，通常通过反向链式法则实现。
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超参数的梯度下降
直接将梯度下降算法应用于超参数空间，对离散参数使用连续近似
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神经架构优化
NAS的子领域，使用梯度方法来持续发现和优化神经网络架构
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超参数正则化
在目标函数中对超参数添加惩罚项，以稳定其梯度优化并避免过拟合
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可微分增强搜索
通过梯度优化数据增强策略，将增强选择视为概率空间中的连续参数
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