深度学习中的零阶优化：基于模型的梯度估计与黑盒优化技术 大家好！今天我们来聊聊深度学习中的一个有趣且重要的领域：零阶优化 (Zeroth-Order Optimization)。在传统的深度学习优化中，我们通常依赖于梯度信息，比如反向传播算法来计算损失函数关于模型参数的梯度，然后利用梯度下降或其变种来更新参数。然而，在某些情况下，梯度信息是不可获得的，或者计算成本过高。这时候，零阶优化就派上用场了。 什么是零阶优化？ 零阶优化，顾名思义，是指在优化过程中，我们只能通过评估目标函数的值，而无法直接获得其梯度信息。换句话说，我们只能将模型看作一个黑盒，输入一组参数，得到一个输出（损失值），然后根据这些输出来推断如何调整参数。 在深度学习领域，零阶优化有着广泛的应用场景： 对抗攻击 (Adversarial Attacks): 生成对抗样本，攻击目标模型的鲁棒性。 超参数优化 (Hyperparameter Optimization): 寻找最佳的学习率、批大小等超参数。 强化学习 (Reinforcement Learning): 在策略梯度方法中，直接优化策略网络，而无需显式计算梯度。 …