DeepEvolve: 利用遗传算法迅速探索神经网络的超参数

简介：
简介：DeepEvolve是一种创新方法，运用遗传算法高效搜索神经网络超参数，加速模型训练过程并提高性能。 如今训练神经网络相对简单，但确定合适的架构和其他超参数（如神经元数量、层数及激活函数）依然颇具挑战性。长远来看，神经网络将能自主构建自身结构而无需人工干预。在此之前，开发优化的应用程序受限于选择与完善这些超参数所需的时间和专业知识。 DeepEvolve项目旨在通过快速找到适合特定数据集和分类任务的超参数来解决这一问题。它支持多层感知器（即全连接神经网络）及卷积神经网络中关键架构的选择。理论上，若具备无限资源，可以比较所有可能组合以解决问题；但在实际应用中，通常需在时间、成本与不断优化AI性能于动态环境间做出权衡，并且往往希望迅速为不同数据集生成优良的模型。 在这种情况下，遗传算法可提供帮助。通过模拟自然选择过程来寻找最优解，它能高效地探索超参数空间并找到优秀解决方案。