基于粒子群算法的卷积神经网络优化方法

粒子群算法是一种有效高效的优化方法，可以用于优化卷积神经网络结构的参数。通过粒子群算法的全局搜索能力，可以找到更优的超参数组合，提升卷积神经网络在训练集和测试集上的精度。卷积神经网络是一种用于图像识别、语音识别等任务的深度学习模型，其优化过程需要调整多个超参数，如卷积核大小、数量以及池化大小、学习率等。传统的梯度下降算法容易陷入局部最优解，而粒子群算法可以通过模拟进化算法的方式，全局搜索更优解。通过粒子群算法优化的卷积神经网络可以在各种任务中取得更好的性能。