【摘 要】
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卷积神经网络近几年来发展迅速,出现了各种网络结构,针对问题选择合适的网络结构,需要专业人员大量的时间进行设计。如何降低神经网络结构设计成本,是神经网络更广泛应用必须面临的问题。近几年,有学者提出利用进化算法搜索合适的神经网络结构,但这些算法计算成本较高,无法使用较少的资源进行计算。本文主要讨论了已有进化神经网络算法,提出一种基于已有的网络子结构进行神经网络结构搜索的进化神经网络算法,以降低结构搜索
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卷积神经网络近几年来发展迅速,出现了各种网络结构,针对问题选择合适的网络结构,需要专业人员大量的时间进行设计。如何降低神经网络结构设计成本,是神经网络更广泛应用必须面临的问题。近几年,有学者提出利用进化算法搜索合适的神经网络结构,但这些算法计算成本较高,无法使用较少的资源进行计算。本文主要讨论了已有进化神经网络算法,提出一种基于已有的网络子结构进行神经网络结构搜索的进化神经网络算法,以降低结构搜索计算成本。该算法基于子结构定义了结构化的超参数,包括深度、宽度、Dropout概率。在进化变异操作中,通过对子结构的超参数进行随机变异并实例化,实现神经网络结构进化。本文详细阐述了算法的设计及实现,并提出了三种措施降低运算成本:一是通过周期性限制子代数量的进化机制,限制种群繁衍的数量,从而限制结构搜索的深度,有利于尽快淘汰不适的子代;二是设计了一种基于训练周期及精确度增益评估的早停算法,依据训练效率评价进化效率,使不易于训练的子代更快停止,节约训练成本;三是设计了带有神经网络规模负相关因子的神经网络适应度计算方法,抑制参数规模扩大。本文基于keras、分布式数据库、共享存储等开源组件,设计并实现了实验系统,实现了基于Fashion-MNIST数据集的有效性验证,取得了221K参数下92.66%准确率,筛选出的模型再经过充分训练后,达到93.1%。该结果与2 Conv+3 FC（1.8M参数）的神经网络获得同等效果。并结合超高清视频图像4K质量判定问题,集合图像预处理,进行了工程应用验证,获得了最优准确率为92%,精确率为100%,召回率为84%,F1-measure为0.913的结果,获得了较好工程实用效果。
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