Question

遗传算法怎么优化深层神经网络隐含层的节点数

Answer 1

问：遗传算法怎么优化深层神经网络隐含层的节点数

答：亲很高兴为您解答遗传算法可以用来优化深层神经网络隐含层的节点数。1. 确定适应度函数：适应度函数用来衡量神经网络的性能，可以使用交叉验证集的准确率或误差等指标。2. 确定遗传算法的参数：遗传算法的参数包括种群大小、交叉概率、变异概率等。3. 生成初始种群：初始种群可以使用随机生成的方式，也可以使用经验法则来生成。4. 选择操作：根据适应度函数，对种群进行选择，选择出适应度较高的个体。5. 交叉操作：将选择出的个体进行交叉，生成新的个体。6. 变异操作：对新的个体进行变异，生成新的个体。7. 计算适应度：计算新的个体的适应度，并将其加入到种群中。8. 重复步骤4-7，直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或达到最佳适应度。