模拟退火算法进行CNN参数优化python
时间: 2023-11-07 12:57:25 浏览: 91
模拟退火算法是一种常用的全局优化算法,可以用于优化CNN模型的参数。通过模拟退火算法,可以在参数空间中搜索最优解,以提高CNN模型的性能。以下是模拟退火算法进行CNN参数优化的python代码示例:
```python
import numpy as np
# 初始化参数
T = 1.0 # 初始温度
T_min = 0.01 # 最小温度
alpha = 0.9 # 降温速率
# 初始化当前解
current_solution = initial_solution
while T > T_min:
for i in range(num_iterations):
# 产生新解
new_solution = generate_new_solution(current_solution)
# 计算新解的损失函数值
new_loss = calculate_loss(new_solution)
# 计算当前解的损失函数值
current_loss = calculate_loss(current_solution)
# 计算能量差
delta_E = new_loss - current_loss
# 根据Metropolis准则判断是否接受新解
if delta_E < 0 or np.random.rand() < np.exp(-delta_E / T):
current_solution = new_solution
# 降温
T *= alpha
# 返回优化后的参数
optimized_parameters = current_solution
```
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