Python中的遗传算法：结合深度学习进行模型架构搜索 各位好，今天我们来聊聊一个很有意思的话题：如何利用遗传算法来辅助深度学习模型的架构搜索。深度学习模型的设计，尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的设计，往往依赖于大量的经验和试错。手动设计模型架构既耗时又费力，而且很难保证找到最优解。而自动化模型架构搜索(NAS)则提供了一种更有希望的替代方案。遗传算法，作为一种强大的优化工具，在NAS中展现出巨大的潜力。 1. 遗传算法基础回顾 在深入模型架构搜索之前，我们先来简单回顾一下遗传算法的基本概念。遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，其核心思想是“适者生存”。算法主要包含以下几个关键步骤： 初始化种群(Population Initialization): 随机生成一组个体，每个个体代表问题的一个潜在解决方案。 适应度评估(Fitness Evaluation): 根据预定的评价函数，评估每个个体的优劣程度。 选择(Selection): 根据适应度，选择优秀的个体进入下一代。常见的选择策略包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉(Crossover): 将两个父代个 …