元梯度下降：ML训练的突破性优化方法 查看图片 //@爱可可--20250320073900

元梯度下降：ML训练的突破性优化方法 查看图片 // @爱可可-爱生活 :本文创新性地提出了可扩展的元梯度计算算法 REPLAY 和元平滑训练框架，使得利用梯度下降法优化机器学习训练配置成为可能，并在数据选择、数据投毒和超参数优化等多个任务中取得了显著的性能提升，揭示了元梯度下降在自动化机器学习和模型优化方面的巨大潜力，其中 REPLAY 算法和元平滑性概念是实现大规模元参数优化的关键突破。