[发明专利]一种混合群体智能的深度学习模型超参数优化方法在审
| 申请号： | 202110423458.8 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113128653A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 李震;杨柳;李彤;苗虹;王东升;王召斌;李阳 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 212008 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种混合群体智能的深度学习模型超参数优化方法，包括：选取深度神经网络搭建软件缺陷预测模型；初始化混合狼群算法参数；更新个体极值和群体极值；判断是否满足算法停止条件；更新每个粒子的速度和位置；求出更新后的位置上的适应值；求出更新后的头狼的最优适应值和最优的位置；更新探狼位置后更新头狼；更新猛狼位置；更新当前位置上的猛狼的适应值；计算进入围攻狼的更新位置；舍弃最差的R匹狼；计算R匹狼的适应值；得到模型的评价指标。本发明将混合算法用于深度学习模型超参数优化之中，能够快速且高效地向最优解逼近，可以很好地解决多个局部解和全局解的问题，具有更强的全局寻优能力，从而保证了模型预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 混合 群体 智能 深度 学习 模型 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
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