基于进化算法的神经网络结构搜索

基于进化算法的神经网络结构搜索（Evolutionary Algorithm-based Neural Network Structure Search，简称EANNSS）是一种自动化神经网络结构搜索方法，通过模拟生物进化过程，不断优化神经网络结构，以提高模型性能。

EANNSS主要分为两个阶段：搜索阶段和微调阶段。在搜索阶段，通过进化算法生成一组初始神经网络结构，然后进行评估和选择，筛选出性能较优的网络结构。在微调阶段，通过对选出来的网络结构进行进一步的优化，以达到更好的性能。

EANNSS的优点在于可以自动化地搜索神经网络结构，从而减轻了人工搜索的负担。同时，EANNSS也可以避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。

然而，EANNSS仍然存在一些挑战，如搜索空间巨大、计算资源消耗等问题。因此，未来需要进一步研究和优化EANNSS的算法和性能。