用於深度學習的演化神經AutoML

ABSTRACT 深度神經網絡（DNN）已經在許多基準測試和問題領域中產生了最早進的結果。然而，DNN的成功取決於其ar-chitecture和超參數的正確配置。這種配置很困難，所以，DNN一般不會充分發揮其潛力。此外，商業應用中的DNN一般須要知足現實世界的設計約束，例如參數的大小或數量。爲了簡化配置，咱們開發了用於深度學習的自動機器學習（AutoML）系統，主要側重於超參數的優化。html 本

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