[发明专利]网络结构运行时间评估及评估模型生成方法、系统和装置

权利要求书

1.一种网络结构运行时间评估方法，其特征在于，包括：

对待处理的网络结构进行拆解，得到构成所述网络结构的各神经元；

针对每个神经元，分别基于所述神经元的参数及预先训练得到的评估模型，确定出所述神经元的运行时间；其中，所述评估模型为XGBoost模型；所述评估模型是基于训练数据预先进行训练所获得的，所述训练数据包括从预定范围内的神经元中选出部分神经元，以及利用针对选出的每个所述神经元，分别将所述神经元发送到指定设备上运行所得到的所述神经元的运行时间；所述指定设备包括手机；

根据各神经元的运行时间确定出所述网络结构的运行时间；其中，

所述根据各神经元的运行时间确定出所述网络结构的运行时间包括：将各神经元的运行时间相加，将相加之和作为所述网络结构的运行时间；其中，

所述评估模型的数量为大于一个；

当所述评估模型的数量大于一个时，所述基于所述神经元的参数及预先训练得到的评估模型，确定出所述神经元的运行时间包括：

将所述神经元的参数分别输入各评估模型，得到各评估模型评估出的所述神经元的运行时间，融合得到的各运行时间确定出所述神经元的运行时间；

所述融合得到的各运行时间确定出所述神经元的运行时间包括：计算得到的各运行时间的均值，将所述均值作为所述神经元的运行时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述评估模型的数量为一个。

3.一种评估模型生成方法，其特征在于，包括：

从预定范围内的神经元中选出部分神经元；

针对选出的每个神经元，分别构建所述神经元对应的训练数据，所述训练数据中包含所述神经元的参数及所述神经元的运行时间；

根据所述训练数据训练得到评估模型，以便当需要对待处理的网络结构进行运行时间评估时，利用所述评估模型及神经元的参数分别确定出构成所述网络结构的各神经元的运行时间，根据各神经元的运行时间确定出所述网络结构的运行时间；其中，

所述评估模型为XGBoost模型；所述根据各神经元的运行时间确定出所述网络结构的运行时间包括：将各神经元的运行时间相加，将相加之和作为所述网络结构的运行时间；

该方法进一步包括：针对选出的每个神经元，分别将所述神经元发送到指定设备上运行，得到所述神经元的运行时间；所述指定设备包括手机；

所述评估模型的数量大于一个，以便当需要对待处理的网络结构进行运行时间评估时，针对任一神经元，将所述神经元的参数分别输入各评估模型，得到各评估模型评估出的所述神经元的运行时间，融合得到的各运行时间确定出所述神经元的运行时间；

所述融合得到的各运行时间确定出所述神经元的运行时间包括：计算得到的各运行时间的均值，将所述均值作为所述神经元的运行时间。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述从预定范围内的神经元中选出部分神经元包括：从搜索空间中所有可能的神经元中随机选出部分神经元。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述评估模型的数量为一个。