用模拟退火算法优化mobilenetv2的初始学习率matlab代码

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于使用模拟退火算法优化Mobilenetv2的初始学习率：

% 定义目标函数
function acc = mobilenetv2_train(lr)
    % 在这里定义模型结构和训练步骤，并使用给定的初始学习率进行训练
    % 在每个epoch结束时，计算模型在验证集上的准确率，并返回这个准确率作为目标函数值
    % 这里的lr是模拟退火算法传递过来的参数，用于更新初始学习率
end

% 定义模拟退火算法参数
initial_lr = 0.01;  % 初始学习率
T = 100;  % 初始温度
alpha = 0.99;  % 降温速率
max_iter = 1000;  % 最大迭代次数
epsilon = 1e-8;  % 收敛精度

% 迭代搜索
best_lr = initial_lr;
best_acc = mobilenetv2_train(initial_lr);
current_lr = initial_lr;
current_acc = best_acc;

for i = 1:max_iter
    % 生成新的初始学习率，并计算目标函数值的变化量
    new_lr = current_lr + randn() * 0.01;
    new_acc = mobilenetv2_train(new_lr);
    delta = new_acc - current_acc;
    
    % 判断是否接受新的初始学习率
    if delta < 0
        current_lr = new_lr;
        current_acc = new_acc;
        if new_acc > best_acc
            best_lr = new_lr;
            best_acc = new_acc;
        end
    else
        p = exp(-delta / T);
        if rand() < p
            current_lr = new_lr;
            current_acc = new_acc;
        end
    end
    
    % 降温
    T = T * alpha;
    
    % 判断是否达到收敛精度
    if T < epsilon
        break;
    end
end

disp(['Best learning rate: ', num2str(best_lr)]);
disp(['Best validation accuracy: ', num2str(best_acc)]);

上述代码中，mobilenetv2_train函数定义了模型的训练过程，并返回在验证集上的准确率作为目标函数值。在搜索过程中，我们随机生成一个新的初始学习率，并计算目标函数值的变化量。如果新的目标函数值更小，我们接受这个新的初始学习率；如果新的目标函数值更大，我们以一定的概率接受这个新的初始学习率，以避免陷入局部最优。最后，我们通过迭代搜索，不断更新当前的初始学习率，直到目标函数值收敛或达到一定的迭代次数。