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公开(公告)号：CN116611504A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310453530.0
申请日：2023-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/126 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于进化的神经架构搜索方法，首先定义神经网络架构的搜索空间并进行编码，其次根据训练实例和实例对应的标签构建训练数据集，构建列表排序预测器，利用构建的训练数据集进行训练，最后利用进化算法搜索最佳架构。本发明使用列表排序预测器来对架构的性能进行评估，用列表排序模型代替线性回归来构建性能预测器。预测器是预测每个候选体系结构在总体中的顺序，而不是预测体系结构的精确精度值。根据排名信息，可以快速识别出优秀的架构，并选择进入下一轮，并且本发明中的排序预测器不需要大量原始的训练有素的架构样本，这大大降低了计算成本。
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