В данной работе предлагается самонастраивающийся многокритериальный эволюционный подход к автоматизации подбора архитектуры композитных математических моделей, основанных на данных. Алгоритм адаптирует значения гиперпараметров на протяжении всей эволюции без необходимости задания их вручную. Экспериментальные исследования на задачах классификации подтвердили эффективность данного подхода. В качестве критериев оптимизации композитных моделей использовалась метрика качества (ROC-AUC) и метрика сложности структуры модели (время затраченное на настройку модели).
Полонская Я.С., Никитин Н.О. (науч. рук. Калюжная А.В.) Самонастраивающийся эволюционный алгоритм многокритериальной оптимизации структуры композитных моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2021]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/7108