基于粒子群算法优化卷积神经网络结构

作者：白燕燕; 曹军^*; 张福元; 彭心怡

来源：内蒙古大学学报(自然科学版), 2019, 50(01): 84-88.

DOI：10.13484/j.nmgdxxbzk.20190113

• CNN
• PSO
• 网络结构
• 超参数
• IPSOCNN

目前卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在各领域应用非常广泛.训练的神经网络分类器的性能取决于其结构,而寻找一个最优CNN结构非常困难,故现有的方法多依赖于经验.提出的IPSOCNN(Improved Particle Swarm Optimization Convolutional NeuralNetwork)算法,利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法搜索范围广、收敛速度快的特点,自动选择CNN的最佳结构,解决人工选择的不确定性问题.实验表明,相比人工选择的最佳CNN结构及现有优化CNN算法,IPSOCNN算法的结果正确率更高.

• 单位
  内蒙古大学