发帖
雷达卡
Python
实现基于
WOA-CNN
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积神经网络进行数据分类预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，CNN在训练过程中依赖于大量的超参数调节，如卷积核大小、滤波器数量、学习率等，
这些参数的选择对模型的性能影响极大。传统的超参数调优多依赖于网格搜索或随机搜索，这不仅计算成本高，而且在高维参数空间中效果有限。为提升卷积神经网络的训练效率和模型性能，结合智能优化算法成为一种重要的研究方向。
鲸鱼优化算法（WOA，Whale Optimization Algorithm）是一种模拟座头鲸捕食行为的群智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。通过利用WOA优化CNN的超参数，可以在有限的训练时间内获得更优的网 ...
京公网安备 11010802022788号
