[发明专利]一种神经网络确定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种神经网络确定方法，包括：

获取初始神经网络及预设搜索空间，其中，所述预设搜索空间中包括多个网络子结构；

基于所述初始神经网络，利用所述预设搜索空间中的各网络子结构通过网络子结构替换的方式得到多个待测试神经网络；

利用样本图像数据组或样本音频数据组，分别计算各所述待测试神经网络的损失，其中，所述样本图像数据组包括第一样本图像数据及第二样本图像数据，所述样本音频数据组包括第一样本语音数据及第二样本语音数据；

选取损失最小的待测试神经网络作为目标神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述初始神经网络，利用所述预设搜索空间中的各网络子结构通过网络子结构替换的方式得到多个待测试神经网络，包括：

将所述初始神经网络存储到预设缓存池中；

在所述预设缓存池中选取一个待测试神经网络，在所述预设搜索空间中选取一个网络子结构，利用当前选取的网络子结构替换当前选取的待测试神经网络的子结构，得到当前新生成的待测试神经网络，其中，所述待测试神经网络包括所述初始神经网络；

将当前新生成的待测试神经网络添加到所述预设缓存池中。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将新生成的待测试神经网络添加到所述预设缓存池中，包括：

判断当前新生成的待测试神经网络是否满足预设网络约束条件，其中，所述预设网络约束条件根据预设网络数据量及预设网络计算量确定；

若满足则将当前新生成的待测试神经网络添加到所述预设缓存池中；

所述方法还包括：

若不满足则丢弃当前新生成的待测试神经网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用样本图像数据组，分别计算各所述待测试神经网络的损失，包括：

针对所述预设缓存池中的每一个待测试神经网络，初始化该待测试神经网络的网络参数；

获取第一样本图像数据及第二样本图像数据；

将所述第一样本图像数据输入到该待测试神经网络中得到各预设类型网络层的第一图像分析结果；将所述第二样本图像数据输入到该待测试神经网络中得到各预设类型网络层的第二图像分析结果；

根据该待测试神经网络的第一图像分析结果及第二图像分析结果计算该待测试神经网络的损失。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用样本音频数据组，分别计算各所述待测试神经网络的损失，包括：

针对所述预设缓存池中的每一个待测试神经网络，初始化该待测试神经网络的网络参数；

获取第一样本语音数据及第二样本语音数据；

将所述第一样本语音数据输入到该待测试神经网络中得到各预设类型网络层的第一语音分析结果；将所述第二样本语音数据输入到该待测试神经网络中得到各预设类型网络层的第二语音分析结果；

根据该待测试神经网络的第一语音分析结果及第二语音分析结果计算该待测试神经网络的损失。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取第一样本图像数据及第二样本图像数据，包括：

随机生成第一样本图像数据及第三样本图像数据；

按照预设权重系数，对所述第一样本图像数据及所述第三样本图像数据进行加权得到第二样本图像数据，其中，所述第三样本图像数据的预设权重系数小于所述第一样本图像数据的预设权重系数。