遗传算法优化CNN的代码。

时间: 2023-09-09 07:07:08 浏览: 97
以下是使用遗传算法优化CNN代码的一些示例步骤: 1. 定义CNN模型,包括卷积层、池化层和全连接层。可以使用Keras或TensorFlow等深度学习框架来定义模型。 2. 定义超参数空间,包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、全连接层神经元数量等。 3. 定义适应度函数,用于评估每个个体的性能。可以使用交叉验证等方法进行评估。 4. 使用遗传算法进行优化,包括选择、交叉和变异操作。可以使用Python中的遗传算法库,如DEAP等。 5. 重复步骤3和4,直到达到最优解或满足停止条件。 下面是一个简单的遗传算法优化CNN的代码示例: ``` import random import numpy as np from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from keras.models import Sequential from keras.datasets import mnist # 定义CNN模型 def create_model(params): model = Sequential() model.add(Conv2D(params['filters'], (params['kernel_size'], params['kernel_size']), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(params['pool_size'], params['pool_size']))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(params['dense_units'], activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # 定义适应度函数 def fitness(params): (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1) X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10) model = create_model(params) model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=5, validation_data=(X_test, y_test)) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) return score[1] # 定义超参数空间 params_space = { 'filters': [16, 32, 64], 'kernel_size': [3, 5, 7], 'pool_size': [2, 3], 'dense_units': [64, 128, 256] } # 定义遗传算法参数 population_size = 10 num_generations = 10 mutation_rate = 0.1 # 初始化种群 population = [] for i in range(population_size): individual = {} for key in params_space: individual[key] = random.choice(params_space[key]) population.append(individual) # 遗传算法优化 for generation in range(num_generations): # 计算适应度 fitness_scores = [] for individual in population: fitness_scores.append(fitness(individual)) best_fitness = max(fitness_scores) print('Generation %d - Best fitness: %f' % (generation, best_fitness)) # 选择操作 parents = [] for i in range(population_size): parent1 = population[np.random.randint(0, population_size)] parent2 = population[np.random.randint(0, population_size)] if fitness(parent1) > fitness(parent2): parents.append(parent1) else: parents.append(parent2) # 交叉操作 offspring = [] for i in range(population_size): child = {} parent1 = parents[np.random.randint(0, population_size)] parent2 = parents[np.random.randint(0, population_size)] for key in params_space: if np.random.rand() < 0.5: child[key] = parent1[key] else: child[key] = parent2[key] offspring.append(child) # 变异操作 for i in range(population_size): individual = offspring[i] for key in params_space: if np.random.rand() < mutation_rate: individual[key] = random.choice(params_space[key]) # 更新种群 population = offspring ``` 以上代码使用遗传算法优化MNIST数据集上的CNN模型。在`params_space`中定义了超参数空间,包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小和全连接层神经元数量。`create_model`函数用于创建CNN模型,`fitness`函数用于计算每个个体的适应度。在遗传算法循环中,包括选择、交叉和变异操作。每个个体的适应度通过交叉验证进行评估。
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