基于混合優(yōu)化算法的超參數(shù)優(yōu)化方法及其應(yīng)用

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作者簡(jiǎn)介：丁彧洋（1997-），碩士研究生，從事深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析的研究，[email protected]。

引用本文：丁彧洋.基于混合優(yōu)化算法的超參數(shù)優(yōu)化方法及其應(yīng)用[J].化工自動(dòng)化及儀表，2023，50（6）：000-000.

DOI：10.20030/j.cnki.1000-3932.202306000

摘  要  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自身結(jié)構(gòu)的超參數(shù)對(duì)于分類問(wèn)題中的準(zhǔn)確率與效率有較大的影響，針對(duì)現(xiàn)有超參數(shù)優(yōu)化方法多依賴傳統(tǒng)組合，優(yōu)化結(jié)果不徹底，導(dǎo)致模型分類效果不佳的狀況，提出一種基于混合優(yōu)化算法的CNN超參數(shù)優(yōu)化方法。（剩余8249字）