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一种基于演化神经架构搜索的纺织物瑕疵点分类方法 

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摘要:本发明公开了一种基于演化神经架构搜索的纺织物瑕疵点分类方法,涉及神经网络架构的技术领域。其技术要点是:基于给定的纺织物瑕疵点数据集定制神经网络架构,帮助解决纺织物瑕疵点分类问题。同时利用权值共享技术,提高神经网络架构搜索算法的搜索效率。所设计的神经网络架构可以同时解决面向宏观瑕疵和微观瑕疵的分类挑战,具有较好的分类性能。

主权项:1.一种基于演化神经架构搜索的纺织物瑕疵点分类方法,其特征在于,包括如下步骤:1收集纺织物瑕疵点,制作数据集,并将该数据集分为训练数据集Dtrain验证数据集Dval和测试数据集Dtest;2设计搜索空间与编码方案,将进化算法作为搜索算法,设计基于进化算法的神经网络架构搜索算法,对种群中的个体进行排序,保留适应度值最高的个体作为搜索到的最优神经网络架构;3将步骤2搜索得到的适应度最高的个体解码为相应的神经网络架构,重置结构权值,使用训练数据集对该神经网络架构训练直至收敛,并测试其性能。

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