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MATLAB实现BO-MLP贝叶斯优化多层感知机多特征分类预测

MATLAB实现BO-MLP贝叶斯优化多层感知机多特征分类预测

BO-MLP 是一种将贝叶斯优化与多层感知机相结合的方法，可用于多特征分类预测。以下是一个简单的示例，展示如何在 MATLAB 中实现 BO-MLP。

首先，我们需要导入相关库和数据。本示例采用的是 UCI 的汽车性能数据集。

% 导入相关库和数据
clear all;
addpath(genpath(pwd))
load('AutoMPGData.mat')
X = [cylinders displacement horsepower weight acceleration];
Y = mpg;
cvp = cvpartition(numel(Y),'HoldOut',0.3);
idxTrain = training(cvp); 
idxTest = test(cvp);

X_train = X(idxTrain,:);
Y_train = Y(idxTrain);
X_test = X(idxTest,:);
Y_test = Y(idxTest);

接着，我们定义 MLP 网络模型的结构，并编写相应的训练和测试函数。

%% 定义 MLP 网络结构
function layers = mlpLayers(inputSize,hiddenUnits)

inputLayer = imageInputLayer([1 1 inputSize],'Name','input');

layers = [inputLayer];

for i=1:numel(hiddenUnits)
    fcLayer = fullyConnectedLayer(hiddenUnits(i),'Name',"fc" + int2str(i));
    layers = [layers; fcLayer; reluLayer("Name","relu" + int2str(i))];             
end

% fully connected output layer 
outputLayer = fullyConnectedLayer(1,'Name','output');
layers = [layers; outputLayer];

%% 训练 MLP 网络
function [net,info] = trainMlpNet(X_train,Y_train,X_val,Y_val,hiddenUnits,maxEpochs,miniBatchSize)
    
    inputSize = size(X_train,2);
    
    % define the network architecture
    layers = mlpLayers(inputSize,hiddenUnits);

    % training options
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs',maxEpochs, ...
        'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
        'Shuffle','never', ...
        'ValidationData',{X_val,Y_val}, ...
        'ValidationFrequency',10, ...
        'Plots','training-progress');

    % train the network
    [net, info] = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);
    
end

%% 测试 MLP 网络
function [YPred,acc] = testMlpNet(net,X_test,Y_test)

    % predict the labels of test data
    YPred = predict(net,X_test);
    acc = corr(Y_test, YPred);
    
end

接下来，我们使用 BayesianOptimization 工具箱，定义优化函数并进行贝叶斯优化。

% 使用 BayesianOptimization 工具箱进行贝叶斯优化
fun = @(hyperparams) evaluateMlpHyperparams(X_train,Y_train,X_test,Y_test,hyperparams.hiddenUnits, hyperparams.maxEpochs, hyperparams.miniBatchSize);

results = bayesopt(fun, hyperparameters, 'Verbose', 1, 'IsObjectiveDeterministic', false, ...
    'AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-per-second-plus', ...
    'MaxObjectiveEvaluations', maxEval);

在优化函数 evaluateMlpHyperparams 中，我们调用了 trainMlpNet 和 testMlpNet 函数，并返回一个准确率作为优化目标函数。

% 定义 MLP 网络的超参数
function acc = evaluateMlpHyperparams(X_train,Y_train,X_test,Y_test,hiddenUnits,maxEpochs,miniBatchSize)

    [net, ~] = trainMlpNet(X_train,Y_train,X_test,Y_test,hiddenUnits,maxEpochs,miniBatchSize);
    [~,acc] = testMlpNet(net,X_test,Y_test);
    
end

最后，我们可以输出最佳超参数和相应的准确率结果。

% 输出最佳超参数和准确率结果
bestIdx = results.IndexOfMinimumTrace(end); 
bestParams = results.XTrace(bestIdx,:);
bestAcc = results.FvalTrace(bestIdx,:);
fprintf('Best hidden units: %d\n', bestParams.hiddenUnits);
fprintf('Best epochs: %d\n', bestParams.maxEpochs);
fprintf('Best batch size: %d\n', bestParams.miniBatchSize);
fprintf('Best test accuracy: %.2f%%.\n', bestAcc*100);