一种微分熵引导的光学衍射神经网络布局优化设计方法

本发明公开了一种微分熵引导的光学衍射神经网络布局优化设计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、ODNN表达力指标定义；步骤二、高斯过程回归模型设计；步骤三、初始数据集构建；步骤四、微分熵引导的优化流程。本发明通过微分熵构建ODNN表达能力的性能指标，并将其融入贝叶斯优化框架中，同时，采用双目标组合采集策略平衡性能提升和规模简化双重需求。本发明在Fashion‑MNIST数据集分类与重建任务中，准确率Acc和重建质量SSIM分别提升6.3%和5.4%，优化过程中获得的高性能布局数量提升一倍，输出布局方案更为丰富；所获得的高性能网络布局中，平均神经元使用数量降低34%，网络布局得到显著简化。