ABSTRACT Convolutional Neural Networks (CNN) har under de senaste åren blivit den faktiska tekniken för bildextraktion. Deras utformning och konstruktion är dock fortfarande en komplicerad uppgift. Allteftersom utvecklingen går framåt när det gäller CNN:s interna komponenter blir uppgiften att samla dem effektivt från kärnkomponenter ännu mer mödosam. För att övervinna dessa barriärer föreslår vi Swarm Optimized Block Architecture, kombinerat med en förbättrad adaptiv partikelsvärmoptimering (PSO) algoritm för djup CNN-modellutveckling. Den förbättrade PSO-modellen använder adaptiva accelerationskoefficienter som genereras med hjälp av flera cosinus glödgningsmekanismer för att övervinna stagnation. Speciellt föreslår vi en kombinerad utbildnings- och strukturoptimeringsprocess för djupgående CNN-modellgenerering, där den föreslagna PSO-modellen används för att utforska ett skräddarsytt sökområde som definieras av en förenklad blockbaserad struktur. Den föreslagna PSO-modellen skapar inte bara djupa nätverk specifikt för bildklassificering, utan bygger också och pre-trainerar modeller för överföring av inlärningsuppgifter. För att avsevärt minska hårdvaru- och beräkningskostnaderna för sökningen optimeras och tränas CNN-modellen samtidigt med hjälp av en viktdelningsmekanism och en slutlig finjusteringsprocess. Vårt system jämförs gynnsamt med relaterad forskning för optimerad djupnätverksgenerering. Den uppnår en felfrekvens på 4,78 % för CIFAR-10-bildklassificeringen, med 34 timmars kombinerad optimering och träning, och en felfrekvens på 25,42 % för CIFAR-100-bilddata på 36 timmar. Alla experiment utfördes på en enda NVIDIA GTX 1080Ti konsument GPU. Datorseende, konvolutionella neurala nätverk, djupinlärning, evolutionsberäkning, bildklassificering, partikelsvärmoptimering.
Fielding och Zhang REF använde en förbättrad PSO-variant för att effektivt navigera i ett blockbaserat CNN-sökutrymme med hjälp av viktdelningstekniker för att lindra den enorma tids- och resurskostnaden för fitnessfunktionsutvärderingen.
Evolving Image Classification Architectures With Enhanced Particle Swarm Optimisation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}