网络模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质

文档序号:26141587发布日期:2021-08-03 14:26阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种网络模型优化方法,所述方法包括:

获取目标种群,所述目标种群中包括第一数量的个体,所述个体对应待训练网络模型的一组模型参数;

基于进化参数进化所述目标种群,获得进化后种群,所述进化后种群中包含第二数量的个体,且所述第二数量大于所述第一数量;

使用所述进化后种群中的个体对所述待训练网络模型进行训练,获得训练后的所述第二数量的环境变化后个体;

从所述第二数量的环境变化后个体中获得所述第一数量的环境变化后个体;

在未达到模型优化结束条件时,更新所述进化参数,将所述第一数量的环境变化后个体作为新的目标种群,返回所述基于进化参数进化所述目标种群的步骤,直至达到所述模型优化结束条件。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标种群,包括:

确定所述待训练网络模型中的各待优化模型参数;

将各所述待优化模型参数进行随机初始化,获取目标种群。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述第二数量的环境变化后个体中获得所述第一数量的环境变化后个体,包括:

分别对所述第二数量的个体以及所述第二数量的环境变化后个体进行等级划分,得到等级划分结果以及环境变化后等级划分结果;

基于所述等级划分结果以及环境变化后等级划分结果,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的有效分数;

根据各所述有效分数,从所述第二数量的环境变化后个体中获得所述第一数量的环境变化后个体。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述分别对所述第二数量的个体以及所述第二数量的环境变化后个体进行等级划分,得到等级划分结果以及环境变化后等级划分结果,包括以下至少一项:

第一项:

当所述第二数量的个体对应的等级不同时,按照预设排序方式对各所述等级进行排序,获取等级排序结果;

当所述第二数量的环境变化后个体对应的环境变化后等级不同时,按照所述预设排序方式对各所述环境变化后等级进行排序,获取环境变化后等级排序结果;

分别基于所述等级排序结果以及所述环境变化后等级排序结果,得到等级划分结果以及环境变化后等级划分结果;

第二项:

当所述第二数量的个体对应的等级相同时,计算所述第二数量的个体对应的拥挤距离;

当所述第二数量的环境变化后个体对应的等级相同时,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的环境变化后拥挤距离;

按照所述预设排序方式对各所述拥挤距离以及各所述环境变化后拥挤距离进行排序,分别得到距离排序结果以及环境变化后拥挤距离排序结果;

根据所述距离排序结果以及所述环境变化后拥挤距离排序结果,得到对应的等级划分结果以及环境变化后等级划分结果。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述等级划分结果以及环境变化后等级划分结果,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的有效分数,包括:

根据预设的等级与分数的对应关系,得到所述第二数量的个体对应的分数,以及所述第二数量的环境变化后个体对应的环境变化后分数;

基于预设的所述第二数量的个体对应的分数权重以及预设的模糊规则,确定所述第二数量的环境变化后个体对应的环境变化后分数权重;

根据所述分数、所述分数权重、所述环境变化后分数以及所述环境变化后分数权重,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的有效分数。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述分数、所述分数权重、所述环境变化后分数以及所述环境变化后分数权重,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的有效分数,包括:

根据所述分数、所述分数权重、所述环境变化后分数以及所述环境变化后分数权重,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的环境影响因子和待修改分数;

基于所述待修改分数与所述环境影响因子,计算所述第二数量的环境变化后个体对应的有效分数。

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述进化参数的更新方式,包括:

基于所述预设的模糊规则以及所述进化参数,得到临时进化参数;

确定所述临时进化参数对应的训练后网络模型的临时模型性能参数;

当所述临时模型性能参数优于所述进化参数对应的训练后网络模型的模型性能参数时,将所述进化参数更新为所述临时进化参数。

8.一种网络模型优化装置,其特征在于,所述装置包括:

种群获取模块,用于获取目标种群,所述目标种群中包括第一数量的个体,所述个体对应待训练网络模型的一组模型参数;

种群进化模块,用于基于进化参数或者基于参数调整模块更新后的进化参数进化所述目标种群,获得进化后种群,所述进化后种群中包含第二数量的个体,且所述第二数量大于所述第一数量;

模型训练模块,用于使用所述进化后种群中的个体对所述待训练网络模型进行训练,获得训练后的所述第二数量的环境变化后个体;

个体确定模块,用于从所述第二数量的环境变化后个体中获得所述第一数量的环境变化后个体;

训练结束判定模块,用于在根据所述第一数量的环境变化后个体确定达到模型优化结束条件时,网络模型优化结束;

参数调整模块,用于在所述训练结束判定模块确定未达到所述模型优化结束条件时,更新所述进化参数。

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。


技术总结
本申请涉及一种网络模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标种群,目标种群中包括第一数量的个体,个体对应待训练网络模型的一组模型参数;基于进化参数进化目标种群,获得进化后种群,进化后种群中包含第二数量的个体,且第二数量大于第一数量;使用进化后种群中的个体对待训练网络模型进行训练,获得训练后的第二数量的环境变化后个体;从第二数量的环境变化后个体中获得第一数量的环境变化后个体;在未达到模型优化结束条件时,更新进化参数,将第一数量的环境变化后个体作为新的目标种群,返回基于进化参数进化目标种群的步骤,直至达到模型优化结束条件。采用本申请实施例方法能够有效提高网络模型的性能。

技术研发人员:石大明;郭贵玉
受保护的技术使用者:深圳大学
技术研发日:2021.05.27
技术公布日:2021.08.03
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