進化計算在深度學習中的應用 | 附多篇論文解讀

基於遺傳規劃的自動機器學習 自動機器學習（Automated/Automatic Machine Learning, AutoML）作爲近年來逐漸興起的熱門研究領域，旨在降低機器學習的門檻，使其更加易用。 一般而言，一個完整的機器學習（特別是監督式機器學習）工作流通常包含以下部分，數據清洗，特徵工程，模型選擇，訓練測試以及超參數調優。每一道工序都有相當多的實現選項，且工序之間相互影響，共同決定最終

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