一种基于改进多目标海洋捕食者算法的图像去噪神经网络架构搜索方法

本发明涉及图像去噪技术领域，公开了一种基于改进多目标海洋捕食者算法的图像去噪神经网络架构搜索方法，包括以下步骤：步骤1、设计去噪卷积神经网络超参数优化(神经架构搜索)的搜索空间；步骤2、初始化MPA算法的相关参数、种群和卷积神经网络架构搜索的搜索空间，其中种群中的每个个体代表一个去噪卷积神经网络。本发明通过改进海洋捕食者算法自动搜寻最优个体(即最优去噪卷积神经网络架构)，从而进行对图像去噪处理，解决了现有技术的初始化种群是通过随机初始化方法生成的，这可能导致种群在迭代过程中朝着非最优方向演变，以及在种群的个体更新后，对于劣质个体没有实施相应的惩罚措施，从而导致算法收敛速度较慢的问题。