创新：
提出了一种基于遗传算法的CNNs体系结构自动设计方法，能够自动产生一种处理图像分类任务的CNN体系结构。该算法在工作之前不需要任何预处理，在发现的CNN上也不需要任何后处理，这意味着它是完全自动的。与其他架构发现演算法相比，所提出的演算法平均只占用一个百分比的计算资源。
1.CNNs的深度不局限于一个预先定义的数目，而是在进化过程中，通过寻找对给定数据具有最佳分类精度的CNN来发现最佳深度。
2.该算法直接引入了跳跃连接（The skip connection），理论和实验都证明了跳跃连接在有效训练深层结构中的优越性。以这种方式，进化的cnn能够通过使用深层架构处理复杂数据，避免梯度消失（GV）问题[33]。此外，这种设计还可以减少搜索空间，以便在有限的时间内获得最佳性能。此外，与其他性能相似的模型相比，该算法所改进的体系结构具有更少的参数。
3.完全自动化，不需要人工干预的CNN架构。
4.一个异步计算组件来加速计算，一个cache组件来缩短适应度评估时间。
提出的算法：
1.该算法的框架
具体地说，通过给遗传算法和图像分类数据集一组预先定义好的cnn构造块、种群大小以及最大生成数，该算法通过一系列进化过程开始工作，最后找出CNN的最佳结构来对给定的图像数据集进行分类。
在进化过程中，使用预先设定的编码策略对预先设定的构造块（第1行）进行编码，并使用预先设定的种群大小对种群进行随机初始化。
然后，当前生成的计数器初始化为零（第2行）。
在进化过程中，在给定的数据集（第4行）上评估编码CNN特定架构的每个个体的适应度。之后，根据适应度选择亲本个体，然后由遗传算子产生新的后代（第5行）。
然后，通过环境选择从当前种群中选出存活到下一代的个体种群（第6行）。具体地说，当前种群由父种群和生成的子种群组成。最后，计数器增加一个，并且继续进化，直到计数器超过预定义的最大生成。
如图2所示，所提出的算法遵循GA的标准流水线（在算法1的第5行集中描述了选择、交叉和变异的阶段，以及图2所示的后代种群）。注意，遗传算子由交叉和变异操作组成。
算法框架
2.初始化
如第2节所述，CNN由卷积层、池化层和偶尔的完全连接层组成。CNN的表现在很大程度上依赖于它的深度，跳过连接可以使深度变成现实。在所提出的编码策略中，我们设计了一个新的构造块，直接使用跳跃连接（skip-layer）来代替形成CNN时的卷积层。此外，在建议的编码策略中丢弃完全连接的层（原因将在本小节后面给出）。总之，所提出的编码策略中，仅使用跳跃层（skip-layer）和池化层（pooling）来构造CNN。
具体地说，跳跃层由两个卷积层和一个跳跃连接组成。跳跃连接从第一卷积层的输入连接到第二卷积层的输出。跳跃层的示例如图3所示。如上所述，卷积层的参数是特征映射的数目、滤波器大小、步长和卷积操作类型。在所提出的编码策略中，我们对滤波器大小、步长和卷积运算使用相同的设置。特别地，滤波器和步长分别设置为3×3和1×1，并且仅使用相同的卷积运算类型。为此，为跳跃层编码的参数是两个卷积层（分别表示为F1和F2）的特征映射的数目。此外，对于内核大小和步幅大小，所提出的编码策略中使用的池化层被设置为2×2。为此，为池化层编码的参数只是池类型（表示为P 1）。请注意，本小节稍后将解释此设计的原因以及采用此设计的设置。
跳跃层
算法2显示了种群初始化的细节。简单地说，T个个体以相同的方式初始化，然后存储到P0中。在个体初始化过程中，个体的长度（表示为L）表示对应CNN的深度，首先被随机初始化（第3行）。然后，创建一个包含L个节点的链表（第4行）。之后，配置每个节点（第5-20行），然后将链表存储到P0（第21行）。在每个节点的配置期间，从（0，1）（第6行）随机生成一个数字r。如果r<0.5，则通过将此节点的类型属性设置为1，将其标记为跳过层。否则，此节点通过将其类型设置为2来表示池层。在跳过连接层的情况下，特征映射的编号随机生成，然后分别分配给node.F 1和node.F2（第7-10行）。否则，池类型由掷硬币的概率决定。尤其是，当概率低于0.5时，池类型node.P1设置为max，否则为mean（第11-19行）。
初始化
接下来，我们将详细说明放弃完全连接层的原因，在跳跃层中使用两个卷积层，以及所提出算法中跳跃层和池层的设置。通常，多个完全连接的层被添加到CNN的尾部。然而，全连接层由于其紧密的连接容易导致过拟合现象[40]。为了减少过度拟合，通常使用随机移除一部分连接[41]。但是，每个移除将引入一个附加参数。只有正确地指定参数才能使相应的CNN具有良好的性能。同时，全连接层的数量和每个全连接层的神经元数量是额外的参数，很难调整。如果将完全连接的层合并到所提出的编码策略中，搜索空间将大大扩大，从而增加搜索最佳CNN结构的难度。在跳跃层中使用两个卷积层的灵感来自ResNet的设计，并且在文献[10]、[11]、[14]、[15]中实验证明了这种跳跃层的有效性。但是，ResNet的每个跳过层中的特征映射的大小被设置为相等。在我们提出的编码策略中，特征映射的大小可以不同，这被认为是更灵活的。此外，将卷积运算类型设置为相同，并使用1×1步长，可以使输入数据的维数保持不变，这对于这种自动设计来说更加灵活。请注意1×1步幅不会改变图像大小。就过滤器和内核大小的设置以及池层中的跨距大小而言，它们都基于现有手工CNN的设计[10]，[11]。此外，指定此类设置的另一个重要原因是基于我们在手动调整CNN体系结构方面的专业知识。这些设置的有效性将在第5节中显示。
3.适应度评估
算法三
算法3详细描述了种群Pt中个体的适应度评估。简单地说，给定包含所有用于评估适应度的个体的总体Pt和要在其上发现CNN最佳结构的图像分类数据集，算法3以相同的方式评估Pt的每个个体，最后返回包含已评估适应度的个体的Pt。具体地说，如果适应度评估是针对初始化的总体，即P0，则创建全局缓存系统（表示为缓存），存储具有不可见架构的个体的适应度（第1-4行）。对于Pt中的每个个体（由个体表示），如果在C ache中找到个体，则直接从Cache（第6-8行）检索其适合性。否则，将个体异步放置在可用的GPU上进行其适应度评估（第9-13行）。请注意，从缓存中查询个人是基于个人的标识符的。理论上，可以使用任意标识符，只要它们能够区分编码不同体系结构的个体。在所提出的算法中，224散列码[42]作为对应的标识符，该散列码已被大多数编程语言实现，就编码的体系结构而言。此外，该个体被异步地放置在可用GPU上，这意味着我们不需要等待下一个个体的适应度评估，直到当前个体的适应度评估完成，而只需立即将下一个个体放置在可用GPU上。
算法4
输入：个体、可用的GPU、训练时段数、全局缓存、训练数据和来自给定图像分类数据集的验证数据。
输出：个体及其适应度。
算法4给出了评价个体适应度的细节。首先，对单个的CNN进行解码，并在给定的图像分类数据集的基础上，在CNN（第1行）中加入一个分类器。在提出的算法中，使用softmax分类器[43]，并且特定的类数由给定的图像数据集确定。解码CNN时，在卷积层的输出中添加整流激活函数[44]和随后的批量规范化操作[45]，卷积层的输出基于现代CNNs的惯例[9]，[10]。此外，当跳跃层的空间数与输入数据的空间数不同时，向输入数据添加卷积层，卷积层具有单位滤波器和单位跨距，但具有相应数目的特征映射[9]、[10]。之后，利用给定的GPU（第4行）对训练数据进行随机梯度下降（SGD）算法[46]训练CNN，并根据验证数据（第5行）计算分类精度。注意，使用softmax分类器和SGD训练方法是基于深度学习社区的惯例的。当训练阶段结束时，验证数据的最佳分类精度被设置为个体的适应度（第10行）。最后，将个体的标识符和适应度关联起来并放入缓存（第11行）。
接下来，给出了设计这种异步和缓存组件的原因。综上所述，由于CNNs上的训练是非常耗时的，根据具体的体系结构，训练时间从几个小时到几个月不等，因此本文提出的算法旨在加快适应度评估的速度。具体来说，异步组件是一个基于GPU的并行计算平台。由于计算梯度的计算性质，深学习算法通常放在gpu上以加快训练速度[47]。事实上，现有的深度学习库，如Tensor-flow[48]和Pythorch[49]，支持对多个GPU的计算。然而，它们的并行计算是基于数据并行和模型并行管道。在数据并行流水线中，输入的数据被分成几个较小的组，每个组放在一个GPU上进行计算。原因是一个GPU有限的内存无法同时有效地处理整个数据。在并行流水线模型中，一个模型被划分为几个较小的模型，每个GPU携带一个较小的模型。显而易见的原因是一个GPU的计算能力有限，无法运行整个模型。然而，设计的平行管道显然不属于这两条管道中的任何一条，而是在更高的层次上。因此，设计这种异步组件是为了充分利用GPU的计算资源，特别是对于基于种群的算法。此外，如果问题可以划分为几个独立的子问题，则异步组件在解决大型问题时被广泛使用。通过在不同的计算平台上并行执行这些子问题，可以缩短整个问题的总处理时间。在过去，进化算法通常被用来解决适应度评估不是时间消耗的问题，并且在开发这种异步组件时没有关键的需要。有时，它们只是使用基于所采用的编程语言的内置组件。然而，几乎所有这些内置组件都是基于cpu的，它们不能有效地训练深层神经网络，主要是因为神经网络的加速平台是基于gpu的。此外，每个个体的适应度评估是独立的，这正好满足了使用该技术的场景。基于上述原因，该算法设计了一个异步组件。cache组件还用于加速适应度评估，这是基于以下考虑：1）如果其架构没有改变，则存活到下一代的个体不需要再次评估适应度；2）已评估的架构，可以在下一代中通过突变和交叉操作再生。
4.生成子代
生成子代的细节如算法5所示，该算法由两部分组成。第一个是交叉（第1-18行），第二个是突变（第19-26行）。在交叉操作过程中，将完全生成| Pt |后代，其中|·|测量集合的大小。具体来说，首先选择两个父母，每个父母都是根据更好的适应度从两个随机选择的个体中选择的（第3-7行）。这种选择被称为二元竞赛选择[50]，在GAs中广泛用于单目标优化。一旦选择了父节点，将生成一个随机数（第8行），以确定是否进行交叉。如果生成的数目不低于预定义的交叉概率，则将这两个父个体作为后代放入Qt（第16行）。否则，将每个父个体随机分成两部分，并交换来自两个父个体的两部分以创建两个后代（第10-14行）。在变异操作中，首先生成一个随机数（第20行），如果生成的数低于pm（第21-25行），则在当前个体上形成变异。在对个体进行变异时，从当前个体中随机选择一个位置（表示为i），并基于pl中定义的概率从所提供的变异列表中选择一个特定的变异操作（表示为m），然后对位置i执行m。
在所提出的算法中，变异列表中定义的可用变异操作有：
•添加带有随机设置的跳过层；
•添加具有随机设置的池层；
•移除选定位置的层；
•随机改变
所选位置的构建基块。
其次，给出了设计这种交叉算子和基于给定概率表选择变异算子的动机。首先，设计的交叉算子受传统遗传算法中单点交叉[37]的启发。然而，单点交叉只为等长个体设计。设计的交叉算子适用于长度可变的个体。尽管所设计的交叉算子很简单，但它可以提高发现更好的CNNs结构的性能，这将在第5节中得到实验证明。其次，现有的算法使用相同的概率来选择特定的变异操作。在该算法中，所提供的变异操作是以不同的概率选择的。特别地，我们提供了一个更高的概率为“添加跳跃层”突变，这将鼓励一个更高的概率，以增加CNN的深度。对于其他的变异操作，我们仍然使用相同的概率。这种设计背后的动机是，更深入的CNN往往具有更强大的能力，如前所述。尽管“添加池层”也可以增加CNN的深度，但是使用一个池层，输入数据的维数将减少到一半，从而导致发现的CNN不可用。为此，我们并没有把更高的概率放在上面。
环境选择：
算法6
算法6显示了环境选择的细节。首先，利用二元竞赛选择从当前种群（Qt∪Pt）中选择| Pt |个体，然后将这些选择的个体放入下一个种群（表示为Pt+1）（第2-6行）。其次，选择最佳个体，检查是否已放入Pt+1中。如果没有，它将替换Pt+1中最差的个体（第7-10行）。
原则上，只有为下一代选择最优秀的个体才可能导致过早收敛现象[51]，这将导致算法陷入局部最优[23]，[52]。如果我们不为下一代选择最好的个体，算法就不会收敛。原则上，一个理想的种群不仅应该包含好的种群，还应该包含相对不好的种群，以增强多样性[53]，[54]。为此，二进制锦标赛选择通常用于这样的目的[50]，[55]。然而，仅使用二元竞赛选择可能会错过最佳个体，导致算法没有朝着更好的方向发展。因此，我们显式地将最优个体加入到下一个种群中，这在进化算法中被视为精英策略[56]。
补缺：
在CNN的变体中，有一种趋势是它们的架构越来越深。例如，LeNet5的深度是6，VGG是16，而ResNet[11]的深度是1202。这种设计背后的原理是，更深层次的CNN通常具有更强大的能力来处理复杂和大规模的数据。
一般来说，CNNs体系结构的设计算法可以根据其基本技术分为两类：
一.使用进化算法。如：genetic CNN method (Genetic CNN) [13], the large-scale evolution method (Large-scale Evolution) [14], the hierarchical representation method (Hierarchical Evolution) [15] and the Cartesian genetic programming method (CGP-CNN) [16]. 没有充分利用进化算法的优点，导致计算量大，分类精度不高。
二.使用基于强化学习的算法。如：the neural architecture search method (NAS) [18], the meta-modelling method (MetaQNN) [19], the efficient architecture search method (EAS) [20] and the block design method (Block-QNN-S) [21]. 由于强化学习的性质，比第一种需要更多的计算资源。
depending on whether expertise in CNNs is required or not in using these algorithms, they can also be classified into the automatic and the semi-automatic categories. The first includes Large-scale Evolution, CGP- CNN, NAS and Meta-CNN, while the second is composed of Genetic CNN, Hierarchical Evolution, EAS and Block- QNN-S.
GV问题是指在深层神经网络的反向传播训练中梯度变小或爆炸
跳跃连接：跳跃连接是指那些连接不相邻层神经元的连接。跳跃连接缩短了反向传播的层数，因此应减轻GV问题。如上所述，CNN越深，它处理复杂数据的能力就越强。结合不跳过的连接，具有跳过连接的CNN可以具有深度架构所具有的能力，并且还可以有效地进行训练。【S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long short-term memory,”Neural Computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997.】
遗传算法：流程图如图2所示。具体来说，首先随机初始化个体群（即具有架构变体的cnn），然后评估每个个体的适合性。适应度是根据待优化问题的上下文（即CNNs在特定图像分类任务上的性能）由一个被称为适应度函数的定义函数来度量的。函数的输入是编码在个体中的决策变量。之后，通过选择操作，选择适合性较好的个体，希望能产生适合性较好的后代。具体地说，通过交换或改变所选亲本个体的编码信息，即通过交叉和变异操作，生成新的后代。对这些产生的后代进行适应度评估，然后通过环境选择，从当前种群（由亲本种群和产生的后代组成）中选择存活到下一代的种群。通过重复这些操作，期望在遗传算法终止时从种群中找到最优解。注意，在我们的实验中，终止遗传算法的典型标准是预定义的最大生成数，比如20。
[10] G. Huang, Z. Liu, K. Q. Weinberger, and L. van der Maaten,“Densely connected convolutional networks,” in Proceedings of 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Honolulu, HI, USA, 2017, pp. 2261–2269.
[11] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Identity mappings in deep residual networks,” in Lecture Notes in Computer Science.Amsterdam, the Netherlands: Springer, 2016, pp. 630–645.
[14] E. Real, S. Moore, A. Selle, S. Saxena, Y. L. Suematsu, J. Tan, Q. Le, and A. Kurakin, “Large-scale evolution of image classifiers,” inProceedings of Machine Learning Research, Sydney, Australia, 2017,pp. 2902–2911.
[15] H. Liu, K. Simonyan, O. Vinyals, C. Fernando, and K. Kavukcuoglu, “Hierarchical representations for efficient architecture search,” in Proceedings of 2018 Machine Learning Research, Stockholm, Sweden, 2018.
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