最近，来自多伦多大学向量学院的研究者发表了一篇论文，提出了一种新的优化算法——Lookahead。值得注意的是，该论文的最后作者 Jimmy Ba 也是原来 Adam 算法的作者，Hinton 老爷子也作为三作参与了该论文，所以作者阵容还是很强大的。Lookahead 算法与已有的方法完全不同，它迭代地更新两组权重。直观来说，Lookahead 算法通过提前观察另一个优化器生成的「fast weights」序列，来选择搜索方向。该研究发现，Lookahead 算法能够提升学习稳定性，不仅降低了调参需要的功夫，同时还能提升收敛速度与效果。实验证明，Lookahead 算法的性能显著优于 SGD 和 Adam，即使 Lookahead 使用的是在 ImageNet、CIFAR-10/100、神经机器翻译和 Penn Treebank 任务上的默认超参数设置。