遗传算法优化神经网络

资 源 简 介

遗传算法优化神经网络

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然选择过程的优化方法，在神经网络调优领域展现出独特优势。这种进化计算方式通过模拟生物进化机制，能够有效解决传统梯度下降方法容易陷入局部最优的问题。

核心优化过程通常包含三个关键阶段：首先随机初始化种群，每个个体代表一组神经网络超参数组合；然后通过适应度函数评估各网络在验证集上的表现；最后通过选择、交叉和变异操作产生新一代参数组合。这种迭代优化方式特别适合处理非凸优化问题，如学习率、层数、节点数等离散参数的组合优化。

与传统网格搜索相比，遗传算法的并行搜索特性可以更高效地探索参数空间。其变异机制还能在优化过程中保持种群多样性，避免早熟收敛。实际应用中常采用精英保留策略，确保优秀参数组合不会在进化过程中丢失。这种生物启发的优化方法为神经网络架构搜索提供了新的解决思路。