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公开(公告)号：CN116721327A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310171264.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于泛化界的神经网络架构搜索方法，属于人工智能领域，具体属于深度神经网络架构搜索领域。现有的神经网络架构搜索技术搜索过程代价巨大，需要过多的计算资源并且搜索时间过长，本发明从预测的角度出发，提出了一种将候选网络架构的泛化误差上界作为评价值对网络架构进行比较的方法。方法包括：确定图像处理任务，并确定对图像处理任务选定图像处理的神经网络搜索空间；采样目标候选空间中的网络架构，验证选取评价值的正确性；根据评价指标进行网络架构搜索，得到最优架构；针对最优架构构建完整神经网络架构模型并进行训练，完成图像分类任务。本发明可以在满足一定分类准确度的前提下降低神经网络架构搜索的耗时。
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