一种基于遗传算法的卷积神经网络结构搜索方法

本发明公开了一种基于遗传算法的卷积神经网络结构搜索方法，属于图像分类技术领域。所述方法引入了可优化的卷积结构FlexCell单元，该结构使用深度可分离卷积技术和多尺度设计，通过对应的权重参数可以产生多样的卷积结构来充分提取输入数据的特征从而提高卷积神经网络的性能；本发明设计了三维度编码空间并结合FlexCell来产生多样的候选卷积神经网络结构，同时使用改进的二阶段遗传算法和交叉编译算子来搜索最优的卷积神经网络结构。实验数据证明，利用本发明搜索方法获取神经网络最优结构，相比于现有的搜索方法，可以以更少的参数、更少的时间成本，达到更高的图像分类精度。