本文探讨了如何使用鲸鱼算法优化卷积神经网络（CNN），以解决训练时间和精度问题。通过建立基于MNIST数据集的简单CNN模型，并结合鲸鱼算法的优化流程，提供Matlab源代码实现。尽管算法具有随机性，但可根据实际需求调整参数以获得最佳效果。
基于鲸鱼算法优化卷积神经网络预测——Matlab源代码实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种非常流行的深度学习模型，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。但是，随着模型层数的增加，网络训练时间和精度的提高等问题也不断浮现。为了解决这些问题，研究者们提出了很多优化算法，其中鲸鱼算法就是其中之一。本文将介绍如何使用鲸鱼算法对卷积神经网络进行优化，并给出相应的Matlab源代码实现。
首先，我们需要搭建一个卷积神经网络模型。这里我们以MNIST手写数字数据集为例，搭建一个简单的两层卷积神经网络模型，如下所示：
layers = [
imageInputLayer([28 28 1]</
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
