一种基于混合粒子群优化算法的深度卷积神经网络架构搜索方法
Deep convolutional neural architecture search method based on hybrid particle swarm optimization algorithm
湘潭大学 a. 计算机学院·网络空间安全学院; b. 智能计算与信息处理教育部重点实验室, 湖南 湘潭 411105
摘要
神经架构搜索（neural architecture search，NAS）技术自动寻找神经网络中各层的最佳组合和连接方式，以及各种超参数的最佳分布。该方法从搜索空间生成若干不同的卷积神经网络（CNN），使用混合粒子群优化（hybrid particle swarm optimization，HPSO）算法，将一定数目的神经网络个体视做一个群体，将每个网络个体在评价指标下的表现值视做适应度，在给定的世代数范围内，每个神经网络个体都学习自身的历史最佳适应度个体，和整个群体的最佳适应度个体，迭代改善自身的网络架构。实验结果表明，算法运行中出现的最优网络架构，在图像分类任务的多个基准数据集上，与手工设计的神经网络和以遗传算法为基础的NAS算法相比，在网络参数数量和准确率的平衡上取得了有竞争力的结果。
基金项目
国家重点研发计划课题(2018AAA0102301,2020YFC0832401)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0811
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2019-2024
文章编号: 1001-3695(2023)07-015-2019-06
发布历史
[2023-03-08] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版
引用本文
王上, 唐欢容. 一种基于混合粒子群优化算法的深度卷积神经网络架构搜索方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2019-2024. (Wang Shang, Tang Huanrong. Deep convolutional neural architecture search method based on hybrid particle swarm optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2019-2024. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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