[人工智能]AutoML之锦标赛选择

锦标赛选择进化架构搜索首先定义描述神经网络架构的基因编码；然后，从基因编码空间中随机采样创建一个初始种群来创建个体。基于这些个体在目标任务上描述的神经网络的训练为它们分配适应度（fitness），再在任务的验证集上评估它们的表现。然后，研究者对种群进行重复采样，以产生子种群，从中选择适应度最高的个体作为亲本（parent）。被选中的亲本使自身基因编码发生突变（编码字段随机改变为不同的值）以产生子模型。然后，通过在目标任务上的训练和评估，像对待初始种群一样为这些子模型分配适应度。当适应度评估结束时，再次对种群进行抽样，子种群中适应度最低的个体被移除，也就是从种群中移除。然后，新评估的子模型被添加到种群中，取代被移除的个体。这一过程会重复进行，直到种群中出现具备高度适应度的个体，这在本文中表示性能良好的架构。