[发明专利]神经网络生成方法及装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种神经网络生成方法，其特征在于，包括：

基于预设负载，确定目标神经网络对应的多个通道数配置方案；其中，每个通道数配置方案均包括所述目标神经网络中各个网络层所包括的通道数；

针对每个通道数配置方案，基于预设自由权重和该通道数配置方案中各个网络层所包括的通道数，确定该通道数配置方案下的多种神经网络结构；

基于每个通道数配置方案下的每种神经网络结构对应的测量精度，确定所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数；

基于所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数，生成所述目标神经网络。

2.根据权利要求1所述的神经网络生成方法，其特征在于，确定所述多种神经网络结构，包括：

针对每个通道数配置方案，基于所述预设自由权重和该通道数配置方案中各个网络层所包括的通道数，确定该通道数配置方案下，各个网络层中的自由通道区；其中，所述自由通道区包括对应的网络层中的多个通道；

基于所述预设自由权重，从各个自由通道区中分别为对应的网络层选取目标通道，形成该通道数配置方案下的多种神经网络结构。

3.根据权利要求2所述的神经网络生成方法，其特征在于，所述基于所述预设自由权重，从各个自由通道区中分别为对应的网络层选取目标通道，形成该通道数配置方案下的多种神经网络结构，包括：

基于所述预设自由权重，确定所述目标通道在所述自由通道区中多种可选位置信息；其中，不同网络层中的自由通道区包括相同数量的通道；

针对每种可选位置信息，分别在各个网络层的自由通道区中，按照该可选位置信息选取目标通道，并基于选取的各个网络层中的所述目标通道，形成与该可选位置信息相对应的神经网络结构。

4.根据权利要求3所述的神经网络生成方法，其特征在于，所述基于选取的各个网络层中的所述目标通道，形成与该可选位置信息相对应的神经网络结构，包括：

基于所述预设自由权重和该通道数配置方案中各个网络层所包括的通道数，确定该通道数配置方案下，各个网络层中的基本通道区；其中，所述基本通道区包括对应的网络层中的至少一个通道；

基于各个网络层中的基本通道区和各个网络层中的目标通道，形成与该可选位置信息相对应的神经网络结构。

5.根据权利要求1至4任一项所述的神经网络生成方法，其特征在于，在确定所述多种神经网络结构之后，还包括：

基于各个通道数配置方案下的各种神经网络结构，构造超网络；

基于所述超网络，确定每个通道数配置方案下的每种神经网络结构对应的测量精度。

6.根据权利要求1至5任一项所述的神经网络生成方法，其特征在于，所述基于每个通道数配置方案下的每种神经网络结构对应的测量精度，确定所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数，包括：

针对每个通道数配置方案，基于该通道数配置方案下每种神经网络结构的测量精度，确定该通道数配置方案对应的神经网络测量精度；

将最高的神经网络测量精度对应的通道数配置方案中，各个网络层所包括的通道数作为所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数。

7.根据权利要求1至6任一项所述的神经网络生成方法，其特征在于，在确定了所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数之后，还包括：

获取新的预设负载，并基于所述新的预设负载确定目标神经网络对应的多个新的通道数配置方案；所述新的预设负载小于前一次迭代中的预设负载，所述前一次迭代是前一次确定所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数的过程；

对每个新的通道数配置方案，基于预设自由权重、该新的通道数配置方案中各个网络层所包括的通道数、和在前一次迭代中的预设负载下所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数，确定该新的通道数配置方案下的多种神经网络结构；

基于每个新的通道数配置方案下的每种神经网络结构对应的测量精度，确定新的预设负载下，所述目标神经网络中各个网络层所包括的目标通道数。