Gradient-free

释义 Definition

gradient-free（形容词）：不使用梯度信息的（常指“梯度无关/无梯度”的优化方法或算法），在无法获得、计算代价太高、或目标函数不可导/噪声很大时，用函数值评估、采样或启发式搜索来寻找更优解。（也常见近义说法：derivative-free）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈɡreɪdiənt friː/

例句 Examples

The team chose a gradient-free method because the model was not differentiable.
团队选择了无梯度方法，因为该模型不可导。

In high-noise experiments, gradient-free optimization can be more reliable than gradient-based training, since it searches using objective evaluations rather than unstable gradients.
在高噪声实验中，无梯度优化可能比基于梯度的训练更可靠，因为它依靠目标函数的评估来搜索，而不是依赖不稳定的梯度。

词源 Etymology

由 gradient（梯度）+ free（不依赖……的、免于……的）构成的复合词。“gradient”源自拉丁语 gradus（步、级），引申为“变化的斜率/梯度”；“free”表示“无需、摆脱”。因此 gradient-free 字面意思就是“无需梯度的”，在机器学习与数值优化语境中特指“不用导数信息”的优化策略。

相关词 Related Words

• Derivative-Free
• Gradient-Based
• Optimization
• Heuristic
• Black-Box
• Bayesian
• Evolutionary
• Nelder-Mead

文学与著作 Literary Works

• Introduction to Derivative-Free Optimization（Conn, Scheinberg & Vicente）——系统讨论无导数/无梯度优化的核心思想与方法（与“gradient-free”同一技术谱系）。
• Derivative-Free and Blackbox Optimization（由相关领域学者撰写的研究著作与综述中常用“gradient-free/derivative-free”表述）——在黑盒优化语境下频繁出现该术语。
• 机器学习与优化领域论文题名与摘要中常见：如以“Gradient-Free Optimization”或“Gradient-Free Methods”命名的综述与方法论文（用于强化学习、超参数搜索、噪声目标等场景）。