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申请/专利权人：吉首大学
摘要：本发明公开一种基于和声搜索算法在深度学习模型优化中的应用方法，包括以下步骤：通过正余弦优化算子和Levy飞行机制，并融合参数自适应调整策略，对和声搜索算法进行一次优化，得到第一和声搜索算法；将第一和声搜索算法进行二次优化，得到第二和声搜索算法；将第二和声搜索算法作为神经架构搜索的搜索策略，构建基于第二和声搜索算法的神经架构搜索框架；构建深度学习模型，基于第二和声搜索算法对深度学习模型进行神经架构搜索优化，基于第一和声搜索算法对深度学习模型进行超参数优化，得到双重优化的深度学习模型。本发明解决如何基于改进的和声搜索算法，优化神经架构搜索和超参数，提高深度学习网络模型中神经架构搜索的效率和神经网络性能。
主权项：1.一种基于和声搜索算法在深度学习模型优化中的应用方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过正余弦优化算子和Levy飞行机制，并融合参数自适应调整策略，对和声搜索算法进行一次优化，得到第一和声搜索算法；S2、将第一和声搜索算法进行二次优化，得到第二和声搜索算法；S3、将第二和声搜索算法作为神经架构搜索的搜索策略，构建基于第二和声搜索算法的神经架构搜索框架；S4、构建深度学习模型，基于第二和声搜索算法对深度学习模型进行神经架构搜索优化，基于第一和声搜索算法对深度学习模型进行超参数优化，得到双重优化的深度学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉首大学 一种基于和声搜索算法在深度学习模型优化中的应用方法
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