Compute-Efficient Neural Network Architecture Optimization by a Genetic Algorithm

机译：遗传算法优化的高效计算神经网络架构

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A neural network's topology greatly influences its generalization ability. Many approaches to topology optimization employ heuristics, for example genetic algorithms, oftentimes consuming immense computational resources. In this contribution, we present a genetic algorithm for network topology optimization which can be deployed effectively in low-resource settings. To this end, we utilize the TensorFlow framework for network training and operate with several techniques reducing the computational load. The genetic algorithm is subsequently applied to the MNIST image classification task in two different scenarios.

机译：神经网络的拓扑结构极大地影响了其泛化能力。拓扑优化的许多方法采用启发式方法，例如遗传算法，通常会消耗大量的计算资源。在此贡献中，我们提出了一种用于网络拓扑优化的遗传算法，该算法可以在资源匮乏的环境中有效部署。为此，我们利用TensorFlow框架进行网络训练，并使用多种技术来降低计算量。遗传算法随后在两种不同情况下应用于MNIST图像分类任务。

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来源
《International Conference on Artificial Neural Networks》|2019年|387-392|共6页
会议地点
作者
Sebastian Litzinger; Andreas Klos; Wolfram Schiffmann;
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正文语种
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关键词
Neural networks; Neural Architecture Search; Genetic algorithms;

机译：神经网络;神经架构搜索;遗传算法;

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