作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
1.簡(jiǎn)介
： 近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，許多圖像處理任務(wù)都受到越來(lái)越多人的關(guān)注。超分辨率、圖像修復(fù)、去霧、增強(qiáng)邊緣等技術(shù)都是各個(gè)領(lǐng)域的熱門研究課題。而對(duì)于超分辨率這一重要的圖像處理任務(wù)來(lái)說(shuō)，如何有效地進(jìn)行模型訓(xùn)練、超參數(shù)選擇、數(shù)據(jù)集構(gòu)建，以及后續(xù)的參數(shù)優(yōu)化過(guò)程仍然是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)。因此，自適應(yīng)調(diào)參算法（Auto-tuning algorithm）在圖像超分辨率這一任務(wù)中扮演了舉足輕重的角色。本文將系統(tǒng)性地回顧自適應(yīng)調(diào)參算法，并根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外一些最新的超分辨率算法進(jìn)行綜述。最后，通過(guò)對(duì)比分析不同算法在圖像超分辨率任務(wù)上的表現(xiàn)，希望能夠給讀者提供更加全面且實(shí)用的科研視角。
2.相關(guān)概念與術(shù)語(yǔ)說(shuō)明：
自適應(yīng)調(diào)參算法（Auto-tuning algorithm）：指的是一種自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)的算法。它通過(guò)不斷試錯(cuò)的方式找到最優(yōu)的超參數(shù)組合，從而提高模型的性能。超參數(shù)一般包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、優(yōu)化器、學(xué)習(xí)率、權(quán)重衰減等，是影響模型訓(xùn)練方式、性能的關(guān)鍵因素。自適應(yīng)調(diào)參算法可以用于不同的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，如分類、回歸、聚類、圖像分割等。目前，國(guó)內(nèi)外主要的自適應(yīng)調(diào)參算法有以下幾種：
① Grid Search Algorithm(網(wǎng)格搜索算法)：該方法枚舉所有可能的超參數(shù)組合，通過(guò)計(jì)算測(cè)試誤差確定最優(yōu)參數(shù)。雖然簡(jiǎn)單直觀，但是參數(shù)搜索時(shí)間復(fù)雜度較高，難以處理非凸、非連續(xù)、多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-724299.html
② Randomized Search Algorithm(隨機(jī)搜索算法)：該方法利用隨機(jī)的方法在一定范圍內(nèi)生成超參數(shù)組合，然后通過(guò)計(jì)算測(cè)試誤差確定最優(yōu)參數(shù)。這種方法很好地處理了高維空間中的非線性和非凸優(yōu)化問(wèn)題?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-724299.html
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