基于自适应学习率优化的AdaNet改进

作者：刘然; 刘宇^*; 顾进广

来源：计算机应用, 2020, 40(10): 2804-2810.

DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2020020237

• AdaNet
• 神经架构搜索
• 集成学习
• 自适应学习率方法
• 自动机器学习

人工神经网络的自适应结构学习(AdaNet)是基于Boosting集成学习的神经结构搜索框架,可通过集成子网创建高质量的模型。现有的AdaNet所产生的子网之间的差异性不显著,因而限制了集成学习中泛化误差的降低。在AdaNet设置子网网络权重和集成子网的两个步骤中,使用Adagrad、RMSProp、Adam、RAdam等自适应学习率方法来改进现有AdaNet中的优化算法。改进后的优化算法能够为不同维度参数提供不同程度的学习率缩放,得到更分散的权重分布,以增加AdaNet产生子网的多样性,从而降低集成学习的泛化误差。实验结果表明,在MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)、Fashion-MNIST、带高斯噪声的Fashion-MNIST这三个数据集上,改进后的优化算法能提升AdaNet的搜索速度,而且该方法产生的更加多样性的子网能提升集成模型的性能。在F1值这一评估模型性能的指标上,改进后的方法相较于原方法,在三种数据集上的最大提升幅度分别为0.28%、1.05%和1.10%。

• 单位
  武汉科技大学; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室