[发明专利]一种基于群智能优化的图像分类卷积神经网络设计方法

摘要

本发明公开了一种基于群智能优化的图像分类卷积神经网络设计方法，首先对图像数据集进行数据增强和数据预处理，而后构建神经网络搜索空间；通过随机初始化粒子种群，使用特定的解码方案将粒子解码为候选卷积神经网络，并采用随机数据集对候选神经网络网络进行评估；选择出个体最优和全局最优个体更新种群，直到迭代完成，确定最优粒子个体再次作为候选网络，并引入不同的优化器和学习率生成下一代种群，避免网络陷入局部极小值。本发明在图像分类任务中获得的模型与经验设计模型和其他自动设计方法获得模型相比，分类准确率和模型大小具有较大的优势和竞争力。