【摘 要】
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深度生成模型在非监督特征提取上有着优异的性能,在人工智能的很多领域取得巨大成功。无论在科学实验还是实际应用中,为深度生成模型设置合适的超参数始终是一大难题。传统超
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深度生成模型在非监督特征提取上有着优异的性能,在人工智能的很多领域取得巨大成功。无论在科学实验还是实际应用中,为深度生成模型设置合适的超参数始终是一大难题。传统超参数优化大多基于领域专家的经验或基于黑盒的贝叶斯优化策略。深度生成模型的超参数众多且训练所需计算资源大,传统办法无法胜任对其进行高效优化。提出一种基于神经元稀疏度的超参数自适应优化方法。该方法根据模型在逐层训练过程中神经元激活的稀疏度,利用高斯过程实时预测最佳超参数组合,将其应用到下一迭代中。实验结果显示该方法不仅明显提升深度生成模型的性能,在效
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