Mashinani o'rganish algoritmlari uchun giperparametr qidirish Hisoblash murakkabligini optimallashtirish

Shakl 17. Qandli diabet bo'yicha PSO-SVMning ishlashi.
Jadval 5. Tanlangan eng yaxshi WOA-SVM parametrlari.
Shakl 18. PSO-SVMning yurak kasalliklari bo'yicha
ishlashi.
C
Qandli diabet bo'yicha PSO SVM ishlashi 80,88
79
PSO SVM ning yurak ma'lumotlar to'plamida ishlashi
Qandli diabet bo'yicha PSO SVM ning ishlashi
PSO SVMning yurak ma'lumotlar to'plamida ishlashi
79 78
4.5. PSO-SVM ishlashi
Xususan, PSO algoritmi yuqori o'lchamli vektor fazoda aniqlangan funktsiyalarning ekstremal
nuqtalarini aniqlashda alohida ahamiyatga ega . Ushbu tekshiruvda biz
17
va 18 -rasmlarda
ko'rsatilganidek, kerakli ishlov berish vaqtini qisqartirish va SVM aniqligini yaxshilash uchun PSOni
SVM bilan birlashtirdik .
Tanlangan eng yaxshi WOA-SVM parametrlari 5-jadvalda keltirilgan .
Tanlangan eng yaxshi PSO-SVM parametrlari 6-jadvalda keltirilgan .
Machine Translated by Google

---

Jarayonlar 2023, 11, 349
20 / 21
Genetik algoritmning vaqt murakkabligi boshqa algoritmlarning vaqt murakkabligi bilan
solishtirganda qisqardi. Yuqorida aytib o'tilgan to'rtta optimallashtirish usullaridan
foydalangan holda , chuqur o'rganish uchun ideal sozlamalarni topish maqsadida kelajakda
shunga o'xshash tadqiqot o'tkazilishi mumkin .
5. Xulosalar
Ma'lumotnomalar
Urinishning ulkan hajmi mashinani o'rganish algoritmlarining giperparametrlarini nozik
sozlashni juda qiyin operatsiya qiladi. Biz ochko'z qidiruv va to'dali razvedka kabi bir nechta
algoritmik yondashuvlardan foydalangan holda giperparametrlarni sozlashning eng samarali
usulini topa oldik . Tasodifiy qidiruv va tarmoq qidiruvi kabi optimallashtirish strategiyalari
juda ko'p imkoniyatlarga ega va bu topshiriqni bajarish uchun juda foydali bo'lishi mumkin.
Ushbu qidiruvlar qo'llaniladigan kichik boshlang'ich echimlar va qimmat ob'ektiv funktsiyalar ,
ba'zi hollarda, asta-sekin yaqinlashuvga yoki uzoq vaqt bajarilishiga olib kelishi mumkin. Biz
qo'llab-quvvatlash vektor mashinasidan mashinani o'rganish uchun model sifatida foydalandik,
so'ngra uni SVM ning gipertozirovka qilinganidan keyin hisoblash narxini baholash uchun
chumolilar koloniyasi, genetik algoritm, kit optimallashtirish va zarrachalar to'dasini
optimallashtirish bilan optimallashtirdik . Ushbu optimallashtirish usullarining hisoblash
murakkabligi giperparametrlarni nozik sozlash uchun qaysi strategiyalar eng samarali ekanligini aniqlash uchun tahlil qilindi.
(IFKSURG-2-678).
2. Deri, L.; Mengistu, R.; Awe, O. Jigsaw boshqotirmalarini echish uchun neyron kombinatorial optimallashtirish: nazoratsiz oldingi treningga qadam . 2017. Onlayn:
http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/110.pdf
(2022-yil 15-noyabrda foydalanish mumkin).