Оптимизация структуры сверточной нейронной сети с помощью самоконфигурируемого эволюционного алгоритма в одной задаче идентификации

Развитие компьютерной техники открывает большие возможности для исследователей в области идентификации динамических систем, предлагая новые алгоритмы и возможности их комбинирования в сложные и мощные интеллектуальные информационные технологии. В последнее время особое внимание в области машинного обучения уделяется идентификации динамических объектов, в частности, распознаванию образов в системах компьютерного зрения. Задачи компьютерного зрения возникают в различных областях: промышленность, системы охраны и наблюдения, системы сбора и обработки информации, системы взаимодействия компьютера с человеком и т. д. При решении задач машинного обучения широко и успешно применяются нейронные сети - компьютерные модели, основанные на сети нервных клеток живого организма. Использование классических нейронных сетей создает серьезные сложности при решении задач компьютерного зрения, так как они требуют значительных вычислительных и/или временных ресурсов для обучения, а также теряют важную информацию о топологии исходных данных. Для подобных задач была разработана разновидность нейронных сетей, названная сверточной нейронной сетью, которая входит в подраздел машинного обучения - глубокое обучение (deep learning). Сверточная нейронная сеть используется в качестве центральной технологии в данной работе. Она позволяет строить сложные иерархии признаков и на их основе проводить идентификацию объектов. Использование слоев субдискретизации обеспечивает инвариантность к масштабу изображения, а концепция разделяемых весовых коэффициентов позволяет значительно сократить количество параметров обучения, уменьшая время работы и вычислительную нагрузку. Использование стандартного метода обучения нейронной сети - обратного распространения ошибки - обладает определенными недостатками, которые частично устраняются с помощью использования эволюционного алгоритма оптимизации. Кроме того, качество решения задачи с помощью сверточной нейронной сети существенно зависит от ее структуры, которая тоже может стать объектом настройки с помощью эволюционных алгоритмов. В работе использован самоконфигурируемый генетический алгоритм SelfCGA для настройки структуры и весовых коэффициентов сверточной нейронной сети. Тестирование полученной системы было проведено на задаче идентификации возраста человека по фотографии.