کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7222917 | 1470555 | 2018 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Optimal hyperparameter tuning of convolutional neural networks based on the parameter-setting-free harmony search algorithm
ترجمه فارسی عنوان
تنظیم فوق العاده پارامترهای شبکه های عصبی کانولوشن براساس الگوریتم جستجوی هارمونی پارامتر بدون تنظیم پارامتر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Hyperparameters determine layer architecture in the feature extraction step of a convolutional neural network (CNN), and this affects classification accuracy and learning time. In this paper, we propose a method to improve CNN performance by hyperparameter tuning in the feature extraction step of CNN. In the proposed method, the hyperparameter is adjusted using a parameter-setting-free harmony search (PSF-HS) algorithm, which is a metaheuristic optimization method. In the PSF-HS algorithm, the hyperparameter to be adjusted is set as the harmony, and harmony memory is generated after generating the harmony. Harmony memory is updated based on the loss of a CNN. A simulation using CNN architecture with reference to LeNet-5 and a MNIST dataset, and a simulation using the CNN architecture with reference to CifarNet and a Cifar-10 dataset are performed. By two simulations, it is possible to improve the performance by tuning the hyperparameters in CNN architectures proposed in the past.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optik - Volume 172, November 2018, Pages 359-367
Journal: Optik - Volume 172, November 2018, Pages 359-367
نویسندگان
Woo-Young Lee, Seung-Min Park, Kwee-Bo Sim,