用演化计算求解深度神经网络基础难题的探索
发布时间：2019-12-05 浏览次数：
主题：用演化计算求解深度神经网络基础难题的探索
报告人：公茂果
时间：2019年12月7日16:00
地点：铁道校区交通楼518
介绍：
面对大数据的诸多挑战，深度神经网络借助其深层结构，具备很强的复杂问题建模能力，在计算机视觉、人机对弈等很多应用中取得了突破性的进展。然而，深度神经网络在理论研究上仍然存在亟待解决的瓶颈难题。首先深度网络的结构设计困难，如网络层数、节点数目等都需要人工设定；同时，模型的表达参数对性能的影响显著，需要反复调参；而且，基于梯度的网络优化方法存在梯度弥散和陷入局部最优的缺点。本报告将介绍利用演化多目标优化解决上述难题的一些尝试，并汇报在深度神经网络解决空时影像变化检测关键难题上的一些最新进展。
