14、卷积神经网络架构优化：微遗传算法的应用与优势

卷积神经网络架构优化：微遗传算法的应用与优势

1. 神经进化技术概述

神经进化是一种机器学习技术，它从自然界生物神经系统的进化中获取灵感，运用进化算法来构建人工神经网络。在这个过程中，群体中的每个个体并非以复杂的神经网络形式存储，而是以基因组的形式存在，这种基因组是一种简化的遗传表示，可以映射到神经网络。

神经进化的过程如下：
- 初始化一组基因组。
- 将这些基因组应用到问题环境中。
- 根据神经网络解决应用问题的效果，为每个基因组分配一个适应度分数。例如，在图像识别任务中，适应度分数可以是识别准确率的函数；对于机械臂，它可以是机械臂移动到预期轨迹的接近程度；在视频游戏等虚拟环境中，它可以是智能体的表现。

神经进化是一个无偏的过程，它不需要为生成的神经网络指定特定的拓扑结构或超参数，但需要为其进化过程设置参数。神经网络是通过在问题环境中有效的反馈来发展的，这些可用于形成和完整指定生成的神经网络的选择范围（如拓扑结构、权重、超参数等）通常被称为搜索空间。虽然神经进化的无偏性质允许有广泛的搜索空间，但为了更快地遍历搜索空间，限制其粒度是有意义的。

2. 微遗传算法CNN框架提案

提出的方法是实现一种遗传算法，即微遗传算法（µGA），它最初由Krishnakumar开发。该算法以少量的种群（通常是4 - 5个智能体）就能像普通遗传算法一样收敛，通过启动和重启的过程来实现。

微遗传算法的工作流程如下：
1. 初始化一个包含5个智能体的随机种群。
2. 应用适应度函数来获取种群的分数。
3. 进行所有智能体之间的锦标赛作为选择方法，并在选定的智能体之间以概率1进行交