Abstrakt. Convolutional highways är djupa nätverk baserade på flera staplade convolutional lager för funktion förbehandling. Vi introducerar en evolutionär algoritm (EA) för optimering av strukturen och hyperparametrarna för konvolutionella motorvägar och demonstrerar potentialen i denna optimeringsinställning på den välkända MNIST-datauppsättningen. Den (1+1)-EA använder Rechenbergs mutationshastighet kontroll och en nischning mekanism för att övervinna lokala optima anpassar optimeringen tillvägagångssätt. En experimentell studie visar att EA kan förbättra det toppmoderna nätbidraget och utvecklingen av motorvägsnät från grunden.
Kramer REF använder en (1 + 1) − EA för att optimera hyperparametrarna som definierar ett konvolutionellt motorvägsnät.
Evolution of Convolutional Highway Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}