在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。虽然PyTorch中的标准优化器如
SGD
、
Adam
和
AdamW
被广泛应用，但它们并非在所有情况下都是最优选择。本文将介绍四种高级优化技术，这些技术在某些任务中可能优于传统方法，特别是在面对复杂优化问题时。
我们将探讨以下算法：
- 序列最小二乘规划（SLSQP）
- 粒子群优化（PSO）
- 协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）
- 模拟退火（SA）
这些方法的主要优势包括：
- 无梯度优化：适用于非可微操作，如采样、取整和组合优化。
- 仅需前向传播：通常比传统方法更快，且内存效率更高。
- 全局优化能力：有助于避免局部最优解。
需要注意的是，这些方法最适合优化参数数量较少（通常少于100-1000个）的情况。它们特别适用于优化关键参数、每层特定参数或超参数。
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