一种基于精英和自适应进化算法的神经网络结构搜索方法

    公开(公告)号:CN115392430A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210789777.5

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 一种基于精英和自适应进化算法的神经网络结构搜索方法,包括:S1、确定搜索空间;S2、将原始子网络的超参数编码为参数解;S3、确定个体和种群;S4、种群中基于第一评价指标和第二评价指标选择出多个精英个体并且分别存储在一个指导进化集和一个外部档案中;S5、基于进化算法使种群繁衍,将繁衍出的个体解码成优化子网络,将所有优化子网络组成过渡神经网络;S6、将测试样本输入到优化子网络中更新优化子网络的目标函数值;S7、当进化算法繁衍次数达到设置次数时终止并且输出种群;S8、将输出的种群中的个体解码为最终子网络,并且利用所有最终子网络组成为完整神经网络。本发明能够提高神经网络结构搜索过程的效率,并且实现难度低。

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