learning transferable optimizers

学习可传递的优化器是指通过学习来构建一种能够适用于不同问题和领域的优化器。传统的优化算法通常需要对特定问题进行调优和适应，而学习可传递的优化器则可以通过学习来获取一种更加通用的优化策略，从而能够在不同的问题上表现良好。

学习可传递的优化器的优点包括可以减少对超参数的依赖性，减少调参的时间成本和提高优化器的性能。通过学习来构建优化器，可以使得优化器更加适应不同的数据和问题特性，从而提高了泛化性能。此外，学习可传递的优化器还可以通过迁移学习的方式，将在一个领域学习到的知识迁移到其他领域中，从而更好地适应不同的问题。

传统的优化算法通常需要手动调整多个超参数，而学习可传递的优化器可以通过学习来自动地调整这些超参数，从而减少了人工调参的成本。通过自动化地调参和构建更加通用的优化器，可以提高训练模型的效率和性能，从而对于大规模的数据和复杂的模型具有很大的意义。

总的来说，学习可传递的优化器是一种通过学习来构建的更加通用和适应性更广泛的优化器，它可以减少调参的成本，提高泛化性能，适应不同的问题和数据领域，从而对于优化算法和机器学习模型训练具有重要的意义。

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