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基于进化神经网络结构搜索的图像分类方法.pdf
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基于进化神经网络结构搜索的图像分类方法.pdf
本发明公开了一种基于进化神经网络结构搜索的图像分类方法,主要解决现有技术中时间成本较高,分类精度较低的问题。本发明具体步骤如下:(1)利用标量编码对神经网络的网络块进行编码;(2)根据当前种群中的多样性和适应度情况自适应地调节交叉和变异概率;(3)通过交叉、变异操作生成子代种群;(4)利用基于衰老进化的环境选择操作,对种群进行迭代更新;(5)使用适应度最高的基因个体对应的神经网络对待分类的图像进行分类。本发明采用进化算法实现对神经网络的自动构建,具有针对图像分类问题精度高,时间成本低的优点。
2023-05-10
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本发明提供一种基于进化策略的神经网络架构搜索的图像分类方法，简化神经网络架构搜索过程，采用基于块和单元的搜索空间以及基于EA的搜索策略构建图像分类任务上的神经网络架构搜索模型；在超网共享参数的基础上，建立分类代理模型来辅助选择性能好的神经网络模型，无需对每个神经网络进行训练，便能实现神经网络模型的选择工作；代理模型的可靠性的评估，保证了模型的分类准确率，从而有利于保留性能更好的输出图像分类架构；既节省了训练模型的时间和资源消耗，又简化了传统的评估和非支配排序选择过程，降低人工干预的基础上，实现复杂图像分类
2023-11-06
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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.pdf
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
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本发明公开了一种基于全注意力网络结构搜索的图像分类算法，首先设计一个阶段性搜索空间，网络的每个阶段选择不同的自注意力操作；然后使用自监督搜索方法进行搜索，更新网络内部权重参数和结构参数，当自监督搜索阶段完成时，保留结构参数，并使用它们作为监督搜索阶段的初始值；最后使用监督搜索方法进行搜索，更新网络内部权重参数和结构参数，根据结构参数得到最优的全注意力网络。本发明提出的搜索方法能够搜索出高性能的全注意力网络结构，同时保证所需的搜索效率。在图像分类任务上的实验结果表明，搜索出来的全注意力网络模型优于最先进的架
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2023-06-25
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