基于梯度的大型神经网络模型优化

本文探讨了使用神经网络作为替代函数优化非线性目标函数的计算挑战，尤其是在大型模型中。它侧重于提高局部搜索方法的效率，这对于在实际时间限制内找到好的解决方案至关重要。核心贡献在于开发了一种降低每次迭代成本的基于梯度算法，并针对ReLU网络进行了进一步优化。随着模型规模的增加，该论文的意义在于其与现有局部搜索方法相比具有竞争力并最终占据主导地位的表现。

• •提出了一种新的基于梯度的优化算法，用于神经网络替代。
• •该算法旨在降低每次迭代的成本。
• •该算法经过专门调整，以利用ReLU网络的结构。
• •随着模型规模的增加，该方法的性能相对于其他局部搜索方法有所提高。