Làm thế nào để các thuật toán tiến hóa có lợi thế hơn các phương pháp backpropagation thông thường?

Làm thế nào để sử dụng các thuật toán tiến hóa để thiết kế và huấn luyện các mạng thần kinh nhân tạo có lợi thế hơn so với việc sử dụng các thuật toán backpropagation thông thường?

Không giống như backpropagation, các thuật toán tiến hóa không yêu cầu hàm mục tiêu phải khác biệt đối với các tham số bạn nhắm đến để tối ưu hóa. Kết quả là, bạn có thể tối ưu hóa "nhiều thứ hơn" trong mạng, chẳng hạn như chức năng kích hoạt hoặc số lớp, điều này sẽ không thể thực hiện được trong quá trình truyền ngược tiêu chuẩn.

Một lợi thế khác là bằng cách xác định các hàm đột biến và chéo, bạn có thể ảnh hưởng đến cách khám phá không gian tìm kiếm tham số.

Ngoài câu trả lời của Franck, có thể có tối ưu tốt hơn (thậm chí tối ưu toàn cầu) tồn tại theo hướng ngược lại với độ dốc (có thể theo hướng của một số tối ưu cục bộ). Các thuật toán tiến hóa có phạm vi để tìm kiếm khu vực xung quanh, trong khi backpropagation sẽ luôn di chuyển theo hướng của gradient. Không có sự bảo đảm (do tính ngẫu nhiên của chúng), các thuật toán tiến hóa có thể có khả năng tìm ra các giải pháp mà việc truyền bá đơn giản là không thể.