本文主要涉及工程实现，若要关注原理，网上比较多啦~

一、pso（粒子群）算法简要介绍

粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
  PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

二、代码关键实现

首先需要安装pywarm这个训练包，使用 

pip install pywarm

from pyswarm import pso

#fine_tuning,nnunits,dropout,learning_rate
lb=[0.2,0.0008]
ub=[0.5,0.003]
#上面是要调节的超参数的两个阈值。
xopt, fopt = pso(best_model, lb, ub)

其中best_model为我们神经网络返回的值，作为粒子群算法的目标值。本程序中设置的适应度函数的目标值为accuracy。下面是神经网络的部分代码。使用的是renet

def best_model(x,count=1):
    model = model_design(x)
    history = model.fit(X_train,
        Y_train,
        batch_size=1000,
        epochs=50,
        verbose=2,
        validation_data=(X_test, Y_test),
        #validation_split = 0.3,
        callbacks = [
            keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=True, mode='auto'),
            keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=0, mode='auto')
        ])
    train_loss, train_acc = model.evaluate(X_train, Y_train, verbose=0)
    print(f"Train Accuracy:{train_acc} Train Loss: {train_loss}")

    test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
    print(f"Test Accuracy:{test_acc} Test Loss: {test_loss}")

    model.save(f"./model/model-{count}-{round(test_acc, 3)}-{round(test_loss, 3)}--Units-{x[0]}--Learning_rate-{x[1]}")
    np.savetxt(f"data-{count}.csv", x, delimiter=',')

    count = count
    test_acc_list = []
    test_loss_list = []
    count_no = []
    test_units = []
    test_learning_rate = []
    if test_acc > 0.99 and count < 0:
        # Plot the graph
        count = count - 1
        count_no.append(count)
        test_acc_list.append(test_acc)
        test_loss_list.append(test_loss)
        test_units.append(x[0])
        test_learning_rate.append(x[1])
    global result
    result = pd.DataFrame()
    result["count_no"] = count_no
    result["Test_Acc"] = test_acc_list
    result["Test_Loss"] = test_loss_list
    result["Units"] = test_units
    result["Learning_rate"] = test_learning_rate
    #描述训练集的loss

    val_loss_list = history.history['val_loss']
    loss_list = history.history['loss']
    plt.plot(range(len(loss_list)), val_loss_list)
    plt.plot(range(len(loss_list)), loss_list)
    plt.show()

    return test_acc

以上是使用pso算法进行神经网络优化的实现代码。具体全部代码的内容可以去我的github获取

https://github.com/cyjack/pso-deeplearning.git

三、相关信息

如果有关于pso进行模型参数优化的问题，可以来咨询我~微信：Paper_pass_a