主要观点总结
本文介绍了由香港科技大学、香港科技大学（广州）、香港城市大学以及UIUC等机构联合发布的关于基于梯度的多目标深度学习的综述论文。文章涵盖了多目标优化的重要性、研究现状、算法设计、理论分析、应用和挑战等方面，旨在提供全面的资源整合，并探讨了未来发展面临的挑战。
关键观点总结
关键观点1: 研究团队与背景
研究团队包括香港科技大学、香港科技大学（广州）、香港城市大学的博士生以及UIUC的助理教授。团队在机器学习、多目标优化和深度学习领域拥有丰富的研究经验和成果。
关键观点2: 多目标优化的重要性
在现实世界中的复杂系统中，同时优化多个目标至关重要。例如，在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域，传统单目标优化范式面临方法论局限性，无法应对多任务协同优化、资源约束、安全性与公平性权衡等挑战。
关键观点3: 基于梯度的多目标深度学习综述
文章综述了基于梯度的多目标深度学习的算法设计、理论分析、实际应用和未来挑战。涵盖了损失平衡方法、梯度平衡方法等不同算法设计思路，从收敛性和泛化性两个角度进行了理论分析，并介绍了在计算机视觉、强化学习、神经架构搜索等领域的应用。
关键观点4: 多目标优化方法的应用与挑战
多目标优化方法在多个领域展现出巨大潜力，如多任务学习中的协同提升，强化学习中的多目标优化等。然而，仍面临理论泛化分析不足、计算开销与高效性问题、高维目标与偏好采样挑战等亟待解决的问题。
关键观点5: 开源算法库介绍
团队还介绍了两个开源算法库LibMTL和LibMOON，分别专注于多任务学习和多目标优化。这两个库支持多种算法，并提供了高效的工具来寻找Pareto最优解。
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