基于粒子群算法的卷积神经网络参数优化研究

本研究利用粒子群算法对卷积神经网络的各个参数进行优化，包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。通过在训练集和测试集上进行验证，结果表明，经过粒子群算法优化后的卷积神经网络相较于普通网络具有更高的精度和准确性。粒子群算法作为一种全局搜索算法，能够有效解决传统梯度下降算法容易陷入局部最优解的问题，为卷积神经网络的优化提供了一种新的方法。该研究对于深度学习领域的图像识别、语音识别等任务具有重要意义。