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基于智能计算的深度学习目标检测框架超参数优化研究

蔡旭辉，董晓荔，郑卿

【摘要】针对目标检测模型中超参数优化问题，以ＲｅｔｉｎａＮｅｔ为例，提出了使用遗传算法来优化ＦｏｃａｌＬｏｓｓ的焦点参数和平衡参数，通过实验，焦点参数和平衡参数的最优值分别被确定为１.７和０.６。优化后的模型在实验中表现出显著的性能提升，平均精度从３４.０％提高至３７.３％。实验结果不仅凸显了遗传算法在超参数优化方面的高效性，也证明了智能计算方法在提高深度学习模型性能上的重要潜力。

【关键字】智能计算；深度学习；超参数优化

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