公开(公告)号：CN116796821A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310799193.0

申请日：2023-06-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 杜璇 ,  宁雪妃 ,  赵亚丽 ,  汪玉 ,  廖庆敏

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/126 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64

Abstract: 本申请涉及一种面向3D目标检测算法的高效神经网络架构搜索方法及装置，方法包括：基于预先训练的超网模型，采样得到至少一个神经网络子架构，生成其单次和零次评估策略，并分别评估每个神经网络子架构的性能，得到最优神经网络子架构，同时采用独立评估策略对最优神经网络子架构进行独立训练，得到至少一个神经网络子架构的性能预测器；获取至少一个神经网络子架构的延迟数据训练延迟预测器，基于性能预测器和延迟预测器，结合帕累托进化算法搜索得到最优神经网络架构。由此，解决了在搜索过程需要耗费大量计算资源，且网络架构搜索精度低、高延迟的问题，通过采用多种评估策略训练对应的性能预测器，提高了网络架构的搜索效率及精度。