Busca por arquiteturas de redes neurais artificiais profundas utilizando algoritmos genéticos

As redes neurais artificiais são os pilares dos avanços das duas últimas décadas do campo de Inteligência Artificial. Porém, o sucesso no treinamento visando obter bons resultados, depende fortemente da escolha dos valores de um conjunto de hiper-parâmetros associados a construção das mesmas. A escolha desses parâmetros é normalmente feita de forma empírica, desperdiçando tempo e gerando custos. Neste trabalho, e proposto o desenvolvimento de um algoritmo ENAS (Evolutionary Neural Architecture Search) utilizando algoritmos genéticos como mecanismo de busca para automatizar a construção de arquiteturas de redes neurais convulsionais aplicadas a tarefa de classificação de imagens do dataset CIFAR-10. O algoritmo proposto conseguiu encontrar arquiteturas que obtiveram bons resultados de acurácia no conjunto de teste.