在之前版本的TPESampler在处理大量试验时存在性能瓶颈,限制了其在大规模多目标优化中的应用。 性能提升 Optuna 4.0对多目标TPESampler进行了显著优化: 三目标优化场景下,200次试验的速度提高了约300倍 能够高效处理数千次试验的多目标优化 ...
但是,深度学习模型的训练需要调节大量的超参数。这些超参数的设置对于模型的性能有很大的影响,因此深度学习的超参数调优是一个非常重要的问题。本文将探讨基于多目标优化算法的深度学习超参数调优研究。 1.深度学习超参数调优的挑战 深度学习模型通常具有多个层和众多的权重参数,要调节这些参数需要消耗大量的计算资源。
贝叶斯优化是一种智能化的超参数调优方法,通过构建一个代理模型来近似目标函数,并根据代理模型选择最优的超参数组合。具体来说,贝叶斯优化使用高斯过程或其他回归模型作为代理模型,逐步探索和利用目标函数的信息,以找到最优解。 贝叶斯优化的工作流程包括以下步骤: 初始化:选择一些初始的超参数组合,计算并记录其目标函数...
Optuna是一个用于自动化超参数优化和机器学习模型选择的开源框架。它通过反复迭代试验和评估不同的参数组合,来找到最佳的参数设置,以优化模型的性能指标。 Optuna多目标优化是指在优化过程中考虑多...
传导冷却高温超导电缆的力热特性分析及其结构优化 高温超导电缆与常规电缆相比较,有无可比拟的竞争优势,有研究学者提出将超导输电线用于空间太阳能电站以获取大量电能,但是在空间环境中,采用传统低温液体冷却高温超导... 韩晶旺 - 《西安电子科技大学》 被引量: 0发表: 2021年...
金融界 2024 年 7 月 28 日消息,天眼查知识产权信息显示,武汉科技大学,襄阳博亚精工装备股份有限公司申请一项名为“一种超高强板带精整工艺参数多目标优化方法及系统“,公开号 CN202410459768.9 ,申请日期为 2024 年 4 月。 专利摘要显示,本发明属于带钢精整技术领域,公开了一种超高强板带精整工艺参数多目标优化方...
硕士学位论文基于参数多目标优化的乳腺超声图像分割算法研究作者姓名张强志学科专业信号与信息处理指导教师黄庆华教授所在学院电子与信息学院论文提交日期016年06月
为获取42CrMo较优的表层性能,运用模拟退火算法对工艺参数进行多目标优化,并对优化模型进行试验验证.结果表明:迭代次数为3000次的优化效果最好,优化后的42CrMo超声滚挤压加工表面粗糙度,加工硬化程度和表层残余应力的试验值和计算值的最大相对误差均控制在5%以内,该多目标优化模型可实现对超声滚挤压工艺参数优化,并用于...
本发明公开了一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法,包括S1,收集并整理研究流域的资料;S2,构建适用于研究流域径流预报的日尺度的水文模型;S3,构建适用于研究流域场次洪水预报的次洪预报模型,基于日尺度的水文模型为次洪预报模型提供初始状态变量;S4,基于次洪预报模型构建组内各场次洪水的目标函...
(254)值为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法和Matlab软件进行超声除藻系统的多目标优化,在迭代计算终止后可以得到500个优化解,对应500个超声工况参数,解之间没有优劣之分,可以根据实际情况选择其中的某一组解作为实际的超声参数.Pareto前沿曲面分布均匀,Pareto优化解具有多样性.经验证,计算得到的Pareto优化解可靠性较高,且...