Mathematische Laufzeitanalyse der evolutionären neuronalen Architektursuche: Ein erster Schritt

Die Arbeit präsentiert einen ersten Schritt zur mathematischen Laufzeitanalyse der evolutionären neuronalen Architektursuche (ENAS). Es wird ein binäres Klassifikationsproblem UNIFORM definiert und eine explizite Fitnessfunktion formuliert, um den Zusammenhang zwischen neuronaler Architektur und Klassifikationsgenauigkeit darzustellen. Anschließend wird die erwartete Laufzeit des (1+1)-ENAS-Algorithmus mit lokaler und globaler Mutation analysiert, wobei gezeigt wird, dass beide Mutationsoperatoren eine ähnliche Leistung erzielen.