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Accelerating optics design optimizations with deep learning

机译：加速光学设计优化深入学习

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摘要

We show that design optimizations, an integral but time-consuming component of optical engineering, can be significantly sped-up when paired with deep neural networks (DNNs). By using the DNN indirectly for choosing initializations and candidate preselection, our approach obviates the need for large networks, big data-sets, long training epochs, and excessive hyperparameter optimization. For a 16-layered thin-film design problem, our surrogate-assisted differential evolution (DE) algorithm is able to achieve similar optimal solutions as that of an unassisted DE using only 10% of the function evaluation budget. Our approach is a promising option for the optimal design of optical devices and systems.
机译：我们表明，当与深神经网络（DNN）配对时，可以显着加速设计优化，这是一种光学工程的耗时分量，可以显着加速。通过间接使用DNN来选择初始化和候选预选，我们的方法避免了对大型网络，大数据集，长训练时期的需求和过度的近额计优化。对于16层薄膜设计问题，我们的代理辅助差分演进（DE）算法能够使用仅使用函数评估预算的10％来实现类似的最佳解决方案。我们的方法是光学设备和系统最佳设计的有希望的选择。

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