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摘要：本发明提供了代理模型辅助的演化生成对抗网络架构搜索方法和系统，所述方法对生成对抗神经网络中的生成器网络架构进行编码，并对网络架构进行演化搜索。通过初始化若干网络架构并进行训练，构建数据集并训练基于两两比较关系的代理模型。然后，使用代理模型协助进行生成对抗神经网络的演化搜索过程，从而避免了部分架构的训练过程，并直接对神经架构进行非支配排序。最后，在全局最优解中挑选出适合任务需求的网络架构。与传统演化生成对抗网络架构搜索，本发明的代理模型辅助的演化生成对抗网络架构搜索具有稳定、快速的优点。这种方法相比传统的优化方法具有更高的效率和更好的搜索性能，能够更快地找到适合任务的最优神经网络架构。

主权项：1.代理模型辅助的演化生成对抗网络架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建一个生成对抗网络；步骤2，初始化生成生成对抗网络架构并进行训练，以生成训练数据集，并训练代理模型；步骤3，初始化粒子种群，设置每个个体的历史最优解，并使用非支配排序挑选出全局最优解；步骤4，使用代理模型挑选出种群中有潜力的网络架构，并对挑选出的网络架构进行训练，同时使用非支配排序和粒子群算法更新种群；步骤5，更新代理模型训练数据集并重新训练代理模型；步骤6，重复步骤4、步骤5直至粒子群算法达到目标代数，并挑选出网络架构进行重训练；步骤1中，所述生成对抗网络的网络架构包括一个全连接层和3个堆叠的单元Cell，每个单元Cell包含5个节点和7条边，其中所述7条边分为2个上采样边和5个卷积边，上采样边将从3种上采样操作中进行挑选，而卷积边将从7种卷积操作中进行挑选；每一个单元Cell看作是一种有向无环图，边表示候选操作，节点表示处理得到的特征图；第i个单元Cell表示为其中i取值为1～3，代表两个上采样边对应的操作，代表第一个卷积边对应的操作；将3个单元Cell进行堆叠得到生成对抗网络的网络架构的对应编码N＝[X1，X2，X3]；步骤2中，随机生成m个生成对抗网络架构，并对m个网络架构进行训练，组成代理模型数据集set＝[N1，N2，...，Nm]；Nm表示第m个生成对抗网络架构；将数据集set随机划分为训练数据集settrain和测试数据集settest；采用如下方法将任意两个生成对抗网络架构进行两两组合：将训练数据集settrain和测试数据集settest中的网络架构编码以独热编码One-hot编码形式进行重新编码，独热编码One-hot编码后的网络架构为No＝One_hotN，随机抽取训练数据集settrain任意两个生成对抗网络架构和将和直接拼接，形成代理模型输入数据通过比较两个生成对抗网络架构和的弗雷歇指数距离FID和图像质量评分IS值，以对输入数据打上标签label，如果label值为1，表示第一个网络架构的弗雷歇指数距离FID和图像质量评分IS均优于第二个网络架构，如果label值为0，表示第二个网络架构的弗雷歇指数距离FID和图像质量评分IS均优于第一个网络架构；通过所述方法对训练数据集settrain中的任意两个生成对抗网络架构进行两两组合，并训练支持向量机SVM，得到代理模型；使用所述方法将测试数据集settest的数据进行组合对代理模型性能进行测试，如果代理模型分类准确度大于阈值，则使用代理模型预测网络架构的性能。

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百度查询： 南京信息工程大学 代理模型辅助的演化生成对抗网络架构搜索方法和系统