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免费公司网站模板,安阳做网站推广,新建网址,wordpress表格从0到1吃透DC-NAS代码#xff1a;进化算法驱动的多视图融合NAS全解析#xff08;补充分种群演算版#xff09; DC-NAS#xff08;Dynamic Composition Neural Architecture Search#xff09;作为AAAI 2024 Oral论文提出的多视图融合架构搜索算法#xff0c;其核心创新不…从0到1吃透DC-NAS代码进化算法驱动的多视图融合NAS全解析补充分种群演算版DC-NASDynamic Composition Neural Architecture Search作为AAAI 2024 Oral论文提出的多视图融合架构搜索算法其核心创新不仅是“树结构动态融合”更包含分种群Subpopulation并行演算的关键设计——这也是论文中提升搜索效率、适配多视图数据分布的核心亮点。本文补充分种群演算的代码逻辑解读完整还原DC-NAS论文与代码的对应关系。一、先锚定论文中分种群演算的核心设计DC-NAS论文中“分种群并行演算”的核心目标针对多视图数据的不同子集/不同视图组合划分多个子种群独立进化避免单一种群搜索陷入局部最优每个子种群聚焦“特定视图子集的融合树搜索”再通过跨种群信息交互最终整合出全局最优融合策略分种群演算可并行执行大幅提升NAS的搜索效率论文中搜索耗时降低约40%。对应代码中分种群演算的核心体现pop_num种群编号、多子集数据映射、分种群训练/选择逻辑。二、DC-NAS分种群演算的代码拆解核心补充2.1 分种群的标识与数据映射datasetsplit.py train_DC.py论文中“分种群对应不同数据子集”的设计在代码中通过pop_num和dict_data实现# train_DC.py中多进程训练的分种群逻辑核心片段forind_iinnp.arange(0,pop_size1):# DC-NAS分种群核心按个体索引划分不同子种群对应不同数据子集ifind_i0andind_i6:pop_num0# 子种群0适配子集adict_data[a]0elifind_i7andind_i13:pop_num1# 子种群1适配子集bdict_data[b]1elifind_i14andind_i20:pop_num2# 子种群2适配子集cdict_data[c]2else:pop_num3# 子种群3通用子集# 关键为不同子种群加载对应的数据子集data_listsplit.get_split_data(data_lists,pop_num)论文对应关系代码中pop_num0/1/2对应论文中的“子种群1/2/3”分别适配数据集的不同视图子集split.get_split_data(data_lists, pop_num)是分种群演算的核心每个子种群仅针对“专属数据子集”做融合树搜索避免跨子集的分布干扰。2.2 分种群的独立进化与部分演算gen_offspring_tree_DC_K.py论文中“分种群独立演算局部选择全局整合”的逻辑集中在gen_offspring_tree_DC_K.pyDC-NAS分种群专属后代生成# gen_offspring_tree_DC_K.py核心函数分种群生成后代defgen_offspring_subpop(P_t_sub,subpop_id): P_t_sub: 单个子种群的融合树列表 subpop_id: 子种群编号0/1/2/3 Q_t_sub[]# 1. 子种群内局部变异/交叉部分演算仅针对当前子集的优势视图组合forindinP_t_sub:# 局部变异仅修改当前子种群适配的视图如子种群0只改视图1-3childmutate_tree_subpop(ind,subpop_id)# 局部交叉子种群内个体互换子树避免跨种群无效交叉ifrandom.random()0.6:# 论文中交叉概率0.6parent2random.choice(P_t_sub)childcross_tree_subpop(ind,parent2,subpop_id)Q_t_sub.append(child)# 2. 子种群内局部选择部分演算保留当前子集的优秀个体P_t_sub_newselection_subpop(P_t_sub,Q_t_sub,subpop_id)returnP_t_sub_new# 全局整合汇总所有子种群的优秀个体defintegrate_subpops(subpops):global_best[]forsubpopinsubpops:# 每个子种群选Top-K个体论文中K5global_best.extend(subpop[:5])# 全局选择从所有子种群Top-K中选最终种群global_bestsorted(global_best,keylambdax:x[acc],reverseTrue)[:pop_size]returnglobal_best论文核心对应「部分演算」每个子种群独立执行“变异/交叉/训练/选择”仅针对自身适配的视图子集做局部优化代码中mutate_tree_subpop限制视图范围「分种群并行」代码中multi_proccess_train可为不同子种群分配独立GPU并行执行局部演算「全局整合」integrate_subpops函数对应论文中“跨子种群信息交互”避免单一种群陷入局部最优。2.3 分种群演算在主流程中的串联train_DC.pyDC-NAS主训练流程中分种群演算是进化环节的核心逻辑补充完整train()函数的分种群版本deftrain():shared_code_setsset()# 1. 初始化分种群论文中默认4个子种群subpops[]forsubpop_idinrange(4):# 每个子种群初始化专属融合树适配不同视图子集subpoppopulation_init.generate_population_tree(viewslen(data_lists[0][0][0]),pop_sizepop_size//4,# 总种群均分至子种群subpop_idsubpop_id# 子种群标识限制视图范围)subpops.append(subpop)# 2. 分种群迭代进化核心并行部分演算foriintqdm(range(paras[nb_iters])):new_subpops[]# 遍历每个子种群独立执行“生成后代训练选择”部分演算forsubpop_id,P_t_subinenumerate(subpops):# 子种群内生成后代Q_t_subgen_offspring_tree_DC_K.gen_offspring_subpop(P_t_sub,subpop_id)# 子种群多进程训练部分演算仅用对应数据子集multi_proccess_train(i_iteri,Q_tQ_t_sub,shared_code_setsshared_code_sets,subpop_idsubpop_id)# 子种群局部选择P_t_sub_newgen_offspring_tree_DC_K.selection_subpop(P_t_sub,Q_t_sub,subpop_id)new_subpops.append(P_t_sub_new)# 3. 全局整合汇总所有子种群的优秀个体P_tgen_offspring_tree_DC_K.integrate_subpops(new_subpops)# 4. 子种群重新划分保持分种群结构subpopsnp.array_split(P_t,4)# 全局种群重新均分至4个子种群print(分种群进化完成全局最优融合树,P_t[0])核心逻辑梳理初始化将总种群均分为4个子种群每个子种群绑定专属数据子集迭代每个子种群独立完成“后代生成→训练→选择”部分演算互不干扰整合从各子种群选Top-K个体组成全局种群重划分全局种群重新均分至子种群进入下一轮迭代。三、分种群演算的调试与验证DC-NAS专属3.1 验证分种群数据映射在train_individual中加打印验证不同子种群加载的数据集deftrain_individual(individual_code,result_save_dir.,gpu0,iter_pop0,is_existFalse,pop_id0):# 打印分种群信息print(f子种群编号{pop_id}加载的数据子集{dict_data_inv[pop_id]})# dict_data_inv是dict_data的反向映射0→adata_listsplit.get_split_data(data_lists,pop_id)print(f当前子种群适配的视图数量{len(data_list[0][0])})3.2 调优分种群参数论文推荐值在config.py中补充分种群专属参数paras{# 分种群核心参数论文3.4节实验设置subpop_num:4,# 子种群数量论文默认4subpop_topk:5,# 每个子种群选Top-K参与全局整合subpop_view_range:{# 子种群专属视图范围0:[1,2,3],1:[4,5,6],2:[7,8,9],3:[1,4,7]},subpop_cross_prob:0.6,# 子种群内交叉概率subpop_mutate_prob:0.2,# 子种群内变异概率}3.3 验证分种群搜索效率对比“分种群演算”与“单一种群”的搜索效果单一种群注释掉分种群逻辑直接用gen_offspring_tree.py生成后代分种群启用gen_offspring_tree_DC_K.py的分种群逻辑对比指标搜索耗时、最优融合树的准确率、模型参数量论文中分种群搜索效率提升40%。四、分种群演算的核心价值论文代码对应论文设计代码实现核心价值分种群独立进化gen_offspring_tree_DC_K.py的gen_offspring_subpop每个种群聚焦特定视图子集避免跨子集分布干扰提升搜索精度部分演算局部优化selection_subpop子种群内选择减少无效搜索提升每轮迭代的效率跨种群全局整合integrate_subpops汇总Top-K避免单一种群局部最优保证全局搜索能力分种群并行执行multi_proccess_train为子种群分配独立GPU搜索耗时线性降低适配大规模多视图数据五、补充DC-NAS分种群演算常见问题Q1分种群数量如何确定论文中建议子种群数量视图总数/3如9视图→3个子种群或按数据子集数量划分如4个子集→4个子种群。Q2分种群与普通进化算法的区别普通进化算法单一种群全局搜索易受多视图数据分布干扰DC-NAS分种群局部演算全局整合兼顾“搜索效率”与“全局最优”。Q3分种群的视图范围如何设置优先按“视图相关性”划分如视觉视图归为一个子种群文本视图归为另一个代码中subpop_view_range可灵活配置。六、总结补充分种群后完整逻辑DC-NAS的核心是“树结构动态融合分种群并行演算”看懂代码的关键锚定分种群设计所有子种群独立完成“变异/交叉/训练”部分演算再通过全局整合实现最优解串联数据与种群pop_num是分种群与数据子集的绑定核心决定每个种群的搜索范围区分两个后代生成文件gen_offspring_tree.py单一种群、gen_offspring_tree_DC_K.py分种群论文核心调试验证通过打印子种群编号、视图范围验证分种群演算的正确性。至此DC-NAS代码的两大核心树结构融合分种群演算已完整拆解——从论文设计到代码实现从单种群到分种群从局部演算到全局整合可全面复现论文中的实验结果。附DC-NAS分种群演算完整运行命令# 启用分种群演算的完整训练python train_DC.py --subpopTrue --subpop_num4# 仅运行单个子种群的部分演算python train_DC.py --subpop_id0--only_subpopTrue# 分析分种群搜索结果python utils.py --analyse result.csv --subpop_analyseTrue