进化计算在深度学习中的应用 | 附多篇论文解读_进化计算在目标检测中的作用有哪些

基于遗传规划的自动机器学习

自动机器学习（Automated/Automatic Machine Learning, AutoML）作为近年来逐渐兴起的热门研究领域，旨在降低机器学习的门槛，使其更加易用。

一般而言，一个完整的机器学习（特别是监督式机器学习）工作流通常包含以下部分，数据清洗，特征工程，模型选择，训练测试以及超参数调优。每一道工序都有相当多的实现选项，且工序之间相互影响，共同决定最终的模型性能。

对于机器学习使用者而言，针对具体任务设计实现合适的工作流并不容易，在很多情况下可能会耗费大量的时间进行迭代。AutoML 的目标便是尽可能地使以上的过程自动化，从而降低使用者的负担。

本次我们要同大家分享的是近年来在 AutoML 领域内比较有影响力的一个工作，基于树表示的工作流优化（Tree-based Pipeline Optimization Tool, TPOT）。

TPOT 的作者为 Randal S. Olson 等人，相关文献为 [1] (2016 EvoStar Best Paper) 和[2] (2016 GECCO Best Paper)，我们在这里将两篇文献的内容统一为大家作介绍。

▲ 图1：机器学习工作流中被TPOT优化的部分

如图 1 所示，TPOT 希望从整体上自动优化机器学习的工作流 。在 TPOT 中，一个工作流被定义为一棵树，树上每一个非叶子节点为操作（Operator）节点，叶子节点则为数据节点。数据集从叶子节点流入，经过操作节点进行变换，最终在根节点处进行分类/回归，图 2 给出了一个例子。

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