Размер популяции при обучении НС с применением ГА

Dmitriy2 октября 2006Data Mining7 комментариев

Я пытаюсь использовать ГА при обучении НС. (полносвязная сеть прямого распространения, обычно трехслойная) И никак не могу прийти к однозначному выводу относительно размера популяции нейросетей, участвующих в эволюции... На простых тестовых примерах выходит, что скорость уменьшения ошибки сильно падает при использовании численности популяции менее 10 особей, однако увеличение ее до 500 и более, не дает ожидаемого прироста эффективности в перечсете на одно поколение (казалось бы, обеспечивается большее разнообразие особей и меньшая вырождаемость). Оптимальным пока остается значение всего около 30 особей. Нигде явных рекомендаций на эту тему я не встретил. Есть ли зависимость эффективности поиска минимума функции ошибки от размера популяции при решении задач с различной размерностью нейросети и особенно с разным количеством примеров обучающей последовательности?
И еще, у меня частота мутаций высокая - от 1:5 до 1:25; при ее сокращении до рекомендуемых значений 1:100 и тем более 1:1000 наблюдается заметное увеличение времени поиска без прироста качества... Возможно, все рекомендации носят чисто декларативный, неприкладной характер?