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Dissertação
Impactos de curto, médio e longo prazo de funções de inicialização de pesos em NeuroEvolução Profunda
A Computação NeuroEvoutiva surgiu como uma abordagem promissora para propor arquiteturas de redes neurais sem interferência humana. No entanto, o custo computacional muitas vezes alto dessas abordagens é um sério desafio para sua aplicação e pesquisa. Neste trabalho, analisamos empiricamente prática...
Autor principal: | Evangelista, Lucas Gabriel Coimbra |
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Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/7148963684814562 |
Grau: | Dissertação |
Idioma: | por |
Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2023
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-95992023-08-24T05:03:33Z Impactos de curto, médio e longo prazo de funções de inicialização de pesos em NeuroEvolução Profunda Evangelista, Lucas Gabriel Coimbra Giusti, Rafael http://lattes.cnpq.br/7148963684814562 http://lattes.cnpq.br/0613781010575440 Santos, Eulanda Miranda dos Costa, Elloá Barreto Guedes da Algorítmos genéticos Otimização combinatória Redes neurais (Computação) CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO Aprendizagem de máquina NeuroEvolução Profunda Funções de inicialização Algoritmo Genético v A Computação NeuroEvoutiva surgiu como uma abordagem promissora para propor arquiteturas de redes neurais sem interferência humana. No entanto, o custo computacional muitas vezes alto dessas abordagens é um sério desafio para sua aplicação e pesquisa. Neste trabalho, analisamos empiricamente práticas padrão com o algoritmo Coevolution of Deep NeuroEvolution of Augmenting Topologies (CoDeepNEAT) e o efeito que diferentes funções de inicialização e ativação têm quando os experimentos são ajustados para redes de rápida evolução em números variados de gerações e populações. Comparamos redes inicializadas com as funções He, Glorot e Random em diferentes configurações de tamanho da população, número de gerações, épocas de treinamento etc. Nossos resultados sugerem que a configuração adequada de hiperparâmetros para treinamentos de poucas épocas em cada geração pode ser suficiente para produzir redes neurais competitivas. Observamos também que a inicialização He, quando associada à NeuroEvolução, tende a criar arquiteturas com múltiplas conexões residuais, enquanto o inicializador Glorot tem o efeito oposto. Neural evolutionary computation has risen as a promising approach to propose neural network architectures without human interference. However, the often high computational cost of these approaches is a serious challenge for their application and research. In this work, we empirically analyse standard practices with Coevolution of Deep NeuroEvolution of Augmenting Topologies (CoDeepNEAT) and the effect that different initialization functions have when experiments are tuned for quick evolving networks on a small number of generations and small populations. We compare networks initialized with the He, Glorot, and Random initializations on different settings of population size, number of generations, training epochs, etc. Our results suggest that properly setting hyperparameters for short training sessions in each generation may be sufficient to produce competitive neural networks. We also observed that the He initialization, when associated with neural evolution, has a tendency to create architectures with multiple residual connections, while the Glorot initializer has the opposite effect. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento Pessoal e Nível Superior 2023-08-23T11:59:45Z 2023-04-10 Dissertação EVANGELISTA, Lucas Gabriel Coimbra. Impactos de curto, médio e longo prazo de funções de inicialização de pesos em NeuroEvolução Profunda. 2023. 91 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2023. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9599 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática |
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TEDE - Universidade Federal do Amazonas |
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A Computação NeuroEvoutiva surgiu como uma abordagem promissora para propor arquiteturas de redes neurais sem interferência humana. No entanto, o custo computacional muitas vezes alto dessas abordagens é um sério desafio para sua aplicação e pesquisa. Neste trabalho, analisamos empiricamente práticas padrão com o algoritmo Coevolution of Deep NeuroEvolution of Augmenting Topologies (CoDeepNEAT) e o efeito que diferentes funções de inicialização e ativação têm quando os experimentos são ajustados para redes de rápida evolução em números variados de gerações e populações. Comparamos redes inicializadas com as funções He, Glorot e Random em diferentes configurações de tamanho da população, número de gerações, épocas de treinamento etc. Nossos resultados sugerem que a configuração adequada de hiperparâmetros para treinamentos de poucas épocas em cada geração pode ser suficiente para produzir redes neurais competitivas. Observamos também que a inicialização He, quando associada à NeuroEvolução, tende a criar arquiteturas com múltiplas conexões residuais, enquanto o inicializador Glorot tem o efeito oposto. |
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