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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市廣聯(lián)智通科技有限公司申請的專利一種基于遺傳算法和高斯過程的超參優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114118372B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111411192.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/082；該發(fā)明授權(quán)一種基于遺傳算法和高斯過程的超參優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由馬躍;羅崇軍;魏驍勇;張栩祿;楊震群設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于遺傳算法和高斯過程的超參優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于遺傳算法和高斯過程的超參優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于深度學(xué)習(xí)和超參優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有技術(shù)中的超參搜索方法搜索效率低下、搜索結(jié)果不佳的問題。本發(fā)明包括：1數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備；2搭建神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成初始種群；3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并行訓(xùn)練；4得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率；5判斷是否達(dá)到運(yùn)行結(jié)束條件，若沒有達(dá)到執(zhí)行步驟6；6基于高斯過程擬合概率模型后，使用采集函數(shù)選擇新超參，并基于新超參更新種群，再轉(zhuǎn)到步驟3。本發(fā)明用于超參優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)一種基于遺傳算法和高斯過程的超參優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于遺傳算法和高斯過程的超參優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，包括訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；步驟2：搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成初始的種群，其中，各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的超參在超參搜索空間內(nèi)隨機(jī)選擇；步驟3：基于種群中每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的超參和訓(xùn)練集并行訓(xùn)練各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一個epoch，其中，一個epoch是指將整個訓(xùn)練集完全輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練一遍；步驟4：使用驗(yàn)證集驗(yàn)證訓(xùn)練后的各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確率；步驟5：判斷各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練是否達(dá)到給定的迭代次數(shù)，若達(dá)到，則輸出驗(yàn)證集上準(zhǔn)確率最高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值，否則轉(zhuǎn)到步驟6；步驟6：基于高斯過程擬合概率模型后，使用采集函數(shù)選擇新超參，并基于新超參更新種群，更新后再執(zhí)行步驟3;所述步驟6的具體步驟為：根據(jù)種群中各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的超參和其本輪在驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率，構(gòu)成數(shù)據(jù)集,表示第個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)，表示第個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確率，，表示種群大小，表示優(yōu)化的的目標(biāo)函數(shù)；設(shè)服從高斯過程，建立用數(shù)據(jù)集擬合的概率模型，即，為均值，為協(xié)方差矩陣，指高斯過程；根據(jù)高斯過程回歸的一般計(jì)算過程，超參搜索空間中超參預(yù)測點(diǎn)處也服從正態(tài)分布，得，為預(yù)測點(diǎn)均值，為預(yù)測點(diǎn)方差，表示超參搜索空間中某點(diǎn)超參處的準(zhǔn)確率預(yù)測值，表示概率分布；使用采集函數(shù)，選擇最優(yōu)的超參： 其中，是數(shù)據(jù)集中的最優(yōu)值，表示超參搜索空間中任一點(diǎn)超參，為處的準(zhǔn)確率預(yù)測值；在超參搜索空間中使采集函數(shù)值最大的點(diǎn)，即為本輪最優(yōu)的超參；將種群中準(zhǔn)確率最低的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值參數(shù)替換為準(zhǔn)確率最高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值參數(shù)，并將其超參數(shù)設(shè)置為，種群中其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型保持不變，轉(zhuǎn)到步驟3，對整個種群再次進(jìn)行訓(xùn)練。

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