虽然GANO的神经网络驱动的学习率计划优化是向前迈出的一步，但与权重不可知神经网络（WANN）的固有效率相比，其增量效益可能相形见绌。WANN利用进化算法来识别自然倾向于有效解决问题的体系结构，从而规避学习率调度调整的复杂任务。这种进化策略符合人工智能的研究原则，更喜欢计算量大的通用方法，而不是定制的手工方法。随着计算资源变得越来越便宜和丰富，WANN的简单性和可扩展性可以提供一条更精简的高性能之路。WANN在不需要特定学习率调整的情况下在各种条件下有效运行的潜力可能意味着向计算上更经济、更通用的神经网络优化方法的转变。虽然GANNO的分层自适应学习率有助于性能调整，但从长远来看，WANN进化方法更广泛的适用性和减少的计算需求可能会提供更优雅的解决方案。神经网络优化的未来可能受益于一种混合方法，该方法将GANO的详细精度与WANN的架构进化能力相结合，利用两者的优势来解决一系列不同的问题领域。
2023-12-04 10:34:36 +0800
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虽然GANO的神经网络驱动的学习率计划优化是向前迈出的一步，但与权重不可知神经网络（WANN）的固有效率相比，其增量效益可能相形见绌。WANN利用进化算法来识别自然倾向于有效解决问题的体系结构，从而规避学习率调度调整的复杂任务。这种进化策略符合人工智能的研究原则，更喜欢计算量大的通用方法，而不是定制的手工方法。随着计算资源变得越来越便宜和丰富，WANN的简单性和可扩展性可以提供一条更精简的高性能之路。WANN在不需要特定学习率调整的情况下在各种条件下有效运行的潜力可能意味着向计算上更经济、更通用的神经网络优化方法的转变。虽然GANNO的分层自适应学习率有助于性能调整，但从长远来看，WANN进化方法更广泛的适用性和减少的计算需求可能会提供更优雅的解决方案。神经网络优化的未来可能受益于一种混合方法，该方法将GANO的详细精度与WANN的架构进化能力相结合，利用两者的优势来解决一系列不同的问题领域。
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