Sintonizador de hiperparámetros de redes neuronales usando computación natural (PSO: Optimización de Enjambre de Partículas)
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Rocha Cristancho, Santiago Andrés | 2024
El proyecto titulado "Sintonizador de hiperparámetros de redes neuronales usando computación natural (PSO: Optimización de enjambre de partículas)" tiene como objetivo desarrollar una solución automatizada para la sintonización de hiperparámetros en modelos de redes neuronales convolucionales (CNN), facilitando la obtención de resultados óptimos sin necesidad de una alta experiencia en el área. Utilizando el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO), se propone un framework que ha demostrado mejoras significativas en datasets como MNIST y CIFAR10 en comparación con otros sintonizadores existentes. Además, se ha desarrollado un modelo de reconocimiento facial basado en la arquitectura VGG16, evaluando la eficacia de la sintonización manual frente a la automática, alcanzando mejoras notables en la precisión del modelo. Este proyecto presenta una contribución significativa en la automatización de la sintonización de hiperparámetros, facilitando su aplicación en problemas complejos como el reconocimiento facial.
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