resnet灰狼算法优化超参数

使用灰狼算法优化ResNet神经网络超参数的研究和实现方法
背景介绍
卷积神经网络(CNN)，特别是残差网络(ResNet)[^2]，已经在多种视觉任务上展示了卓越的表现。然而，这些模型的性能高度依赖于超参数的选择。为了提高ResNet的分类精度和泛化能力，可以考虑利用元启发式算法来进行超参数优化。
灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer, GWO)简介
灰狼优化器是一种模仿自然界中灰狼群体狩猎行为的群智能优化算法。GWO具备良好的全局探索能力和局部开发特性，在求解复杂多维函数最优化问题方面表现出色。此算法已被应用于众多领域内的不同类型的优化挑战之中[^1]。
结合GWO与ResNet的具体方案
针对ResNet架构下的超参数调优需求，可构建一种基于GWO框架下自动调整策略：

定义搜索空间：确定待寻优的目标超参集合，比如学习率、批大小(batch size)、动量(momentum)等；

初始化种群位置：随机生成一组初始候选解作为“狼”的起始坐标；

评估适应度值：对于每一个个体（即每组特定配置），运行完整的训练过程并记录最终测试集上的表现指标（如准确率）作为评价标准；

更新社会等级结构：依据当前所有成员对应的得分情况重新排列顺序，选出最优三个领导者α、β、δ；

迭代进化机制：按照预设规则逐步改变其他追随者的方位直至满足终止条件为止；

输出最佳结果：当达到最大循环次数或其他停止准则时，返回找到的最佳超参数组合以及相应的性能分数。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from greywolf_optimizer import GreyWolfOptimizer # 假定已有一个实现了GWO逻辑的库

def evaluate_resnet(params):
lr, batch_size, momentum = params

model = ResNet50(weights=None, input_shape=(224, 224, 3), classes=NUM_CLASSES)

optimizer = Adam(
learning_rate=lr,
beta_1=momentum
)

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val),
epochs=EPOCHS, batch_size=batch_size, verbose=0)

return max(history.history['val_accuracy'])

gwo = GreyWolfOptimizer(objective_function=evaluate_resnet,
lower_bound=[MIN_LR, MIN_BATCH_SIZE, MIN_MOMENTUM],
upper_bound=[MAX_LR, MAX_BATCH_SIZE, MAX_MOMENTUM])

best_params, best_fitness = gwo.optimize()
print(f'Best Parameters found by GWO: {best_params}')
登录后复制