基于蜜蜂优化算法优化的卷积神经网络（CNN）图像分类

Posted 2023-01-28 I_GOT_CODE

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摘要：

1.蜜蜂优化算法：

2. 卷积神经网络（CNN）

3. 求解结果：

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摘要：

本文通过蜜蜂优化算法，优化了卷积神经网络(CNN)中的超参数，主要是网络的权重和偏差等关键参数，使CNN可以达到更加优秀的性能表现，通过使用优化后的CNN进行图像分类任务，从所得结果可以看出，蜜蜂优化算法对CNN的分类准确度的提升很大，在训练过程中CNN的分类准确度甚至可以达到100%，充分展示了本文所提方法的有效性。

程序已做标准化处理，使用者可以通过替换原始数据为自己的数据，从而实现需要的功能。

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1.蜜蜂优化算法：

蜜蜂算法是受自然界中蜜蜂的觅食行为启发而提出的一种优化算法。算法中食物源位置代表优化 问题的一组解，由食物源位置及其近邻域形成一个 小的搜索区域，称为花丛。

在搜索食物的过程中，蜜蜂群首先派出侦察蜂 进行搜索，侦察蜂不断地从一个食物源飞往另一个 食物源，搜索所有可能的食物源。当搜索到食物源 的收益度( 比如糖的含量) 超过一定量时，侦察蜂返 回蜂巢，卸下蜂蜜并在“跳舞板”上跳一种神奇的“摇 摆舞”。这种“摇摆舞”是蜜蜂群进行信息交流的必 要工具，能使整个蜂群了解到所发现食物源的方位、 到蜂巢的距离和收益度。跳完舞后的侦察蜂带领守 候在蜂巢外面的跟随蜂飞回到相应的食物源采蜜， 并且收益度高的食物源将会招募到更多的跟随蜂前 往采蜜。在采蜜过程中，采蜜蜂计算其正在采蜜的 食物源的收益度，并返回蜂巢跳“摇摆舞”，给蜂群传 递当前食物源收益度的信息。如果食物源收益度仍 然较高，将会招募更多的跟随蜂前往采蜜;

该算法需要设置一些参数，即侦察蜂的数量 n，n 个被搜索的食物源中被选中食物源的数量 m，m 个 食物源中最好食物源的数量 e，为最好 e 个食物源招 募的蜜蜂数量 nep，为其它 m － e 个食物源招募的蜜 蜂数量 nsp，食物源近邻搜索半径 ngh 和算法的终止 条件。蜜蜂算法的伪代码如下: ( 1) 初始化种群的随机解; ( 2) 评价种群的适应度; ( 3) 当停止准则不满足时，产生新的种群; ( 4) 为近邻搜索选择食物源; ( 5) 招募蜜蜂到选择的食物源( 为最好的 e 个食 物源招募更多的蜜蜂) 并评价其适应度; ( 6) 从每个花丛中选择适应度最高的蜜蜂; ( 7) 派遣其余的搜索蜂进行随机搜索并评价其 适应度; ( 8) 结束循环

2. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一种多层非线性前馈神经网 络，最初被用于复杂图像的特征识别和提取，以解决 传统图像识别技术仅能提取图像浅层特征的问题， 实现对复杂图像的自动化处理。典型的卷积神经网 络包括输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层和 输出层，如图所示：

求解网络模型参数时，给出损失函数沿网络模 型反向在各层关于模型参数的梯度，并使参数沿梯 度方向更新直至误差收敛，此方法被称为随机梯度下降法等。

输入层

卷积神经网络的输入层可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组 [16]  。由于卷积神经网络在计算机视觉领域应用较广，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。

隐含层

卷积神经网络的隐含层包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑，在一些更为现代的算法中可能有Inception模块、残差块（residual block）等复杂构筑。在常见构筑中，卷积层和池化层为卷积神经网络特有。卷积层中的卷积核包含权重系数，而池化层不包含权重系数，因此在文献中，池化层可能不被认为是独立的层。以LeNet-5为例，3类常见构筑在隐含层中的顺序通常为：输入-卷积层-池化层-全连接层-输出。

输出层

卷积神经网络中输出层的上游通常是全连接层，因此其结构和工作原理与传统前馈神经网络中的输出层相同。对于图像分类问题，输出层使用逻辑函数或归一化指数函数（softmax function）输出分类标签 [16]  。在物体识别（object detection）问题中，输出层可设计为输出物体的中心坐标、大小和分类 [16]  。在图像语义分割中，输出层直接输出每个像素的分类结果 [16]  。

3. 求解结果：