Cooper：深度学习中受约束优化的库
机器学习
2025-04-03 v1 数学软件
摘要
Cooper 是一个开源软件包，用于解决涉及深度学习模型的受约束优化问题。Cooper 实现了几种基于拉格朗日函数的一阶更新方案，使其能够轻松地将受约束优化算法与 PyTorch 的高级功能（如自动微分、特定深度学习架构和优化器）相结合。虽然 Cooper 专为梯度基于小批量估计的深度学习应用而设计，但它适用于一般非凸连续受约束优化。Cooper 的源代码可在 https://github.com/cooper-org/cooper 查看。
引用
@article{arxiv.2504.01212,
title = {Cooper: A Library for Constrained Optimization in Deep Learning},
author = {Jose Gallego-Posada and Juan Ramirez and Meraj Hashemizadeh and Simon Lacoste-Julien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01212},
year = {2025}
}