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Nevergrad 中所包含的无梯度优化方法可用于各类机器学习问题,例如:多模态问题,比如说拥有多个局部极小值的问题。(如用于语言建模的深度学习超参数化。)病态问题,通常在优化多个具有完全不同的动态特性的变量的时候,该问题就会出现(如,未对特定问题进行调整的丢弃和学习率)。

有噪声的问题,即针对这一问题,函数被完全相同的参数调用时可以返回不同结果,例如强化学习中的不同关卡。在机器学习中,Nevergrad 可用于调整参数,例如学习率、动量、权值衰减(或许每一层)、dropout(丢弃)算法、深度网络每个部分的层参数及其他等。更为普遍地,非梯度方法同样被用于电网管理(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142061597000409)、航空(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142061597000409)、镜头设计(https://www.researchgate.net/publication/222434804_Human-competitive_lens_system_design_with_evolution_strategies)以及许多其他的科学和工程应用中。

不过,相比于中证金融科技指数,以深交所金融科技股编制的香蜜湖金融科技指数表现良好。根据东方财富Choice数据统计,香蜜湖金融科技指数今年以来涨幅为-16.9%,跑赢大盘约6.39个百分点,更跑赢深证成指超18个百分点——至少在深市,入选香蜜湖金融科技指数的股票普遍业绩相对良好。从样本股票的情况来看,66只股票中,约55%的成分股股价跑赢大盘。

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