Model-GA-BP

Model-GA-BP是一种结合了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、反向传播（Backpropagation，BP）和模型优化的深度学习方法。遗传算法用于全局搜索最优解，反向传播则负责在局部范围内进行参数调整。通过这种混合策略，Model-GA-BP能够在训练过程中实现更高效的参数寻优，提高模型性能。这种方法适用于复杂问题和大规模数据集，具有较强的适应性和鲁棒性。