Evolutionära paradigm har framgångsrikt tillämpats på neurala nätverksdesigner i två decennier. Tyvärr kan dessa metoder inte skala väl till de moderna djupa neurala nätverk på grund av de komplicerade arkitekturer och stora mängder anslutningsvikter. I detta dokument föreslår vi en ny metod med hjälp av genetiska algoritmer för att utveckla arkitekturer och anslutningsvikt initialiseringsvärden för ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att ta itu med bildklassificeringsproblem. I den föreslagna algoritmen är en effektiv genkodningsstrategi för variabel längd utformad för att representera de olika byggstenarna och det potentiellt optimala djupet i konvolutionella neurala nätverk. Dessutom utvecklas ett nytt representationssystem för att effektivt initiera anslutningsvikter av djupa konvolutionella neurala nätverk, vilket förväntas undvika att nätverk fastnar i lokalt minimum som är typiskt en stor fråga i den bakåt gradient-baserade optimering. Dessutom föreslås en ny metod för kvalitetsbedömning för att påskynda den heuristiska sökningen med betydligt mindre beräkningsresurser. Den föreslagna algoritmen undersöks och jämförs med 22 befintliga algoritmer på nio allmänt använda bildklassificeringsuppgifter, inklusive de senaste metoderna. De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen är anmärkningsvärt överlägsen de senaste konstruktionerna när det gäller klassificeringsfelfrekvens och antal parametrar (vikter). Index Terms-convolutional neural network (CNN), djupinlärning, genetiska algoritmer (GAs), bildklassificering.
För att utveckla arkitekturen och anslutningsviktvärdena initiering av djupa CNN har REF föreslagit en ny metod med hjälp av genetisk algoritm och ett paradigm för kodning av nätverken med variabel längd.
Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}