[发明专利]超网络的模型结构采样方法、装置以及电子设备在审
| 申请号： | 201911047714.7 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110766089A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 希滕;张刚;温圣召 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11313 北京市铸成律师事务所 | 代理人： | 杨瑾瑾;徐瑞红 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种超网络的模型结构采样方法、装置以及电子设备，涉及超网络的模型结构采样领域。具体实现方案为：构建超网络的多路径搜索空间，多路径搜索空间包括多层特征图，每层特征图包括多个尺寸的特征图；在多路径搜索空间中，选择同时满足第一约束条件和第二约束条件的模型结构，作为采样模型；其中，第一约束条件为特征图层之间的各连接在多次采样的过程中被采样的次数相等；第二约束条件为与第l‑1层特征图中特征图连接的第l层特征图的特征图，连接至第l+1层特征图，l大于或等于2。采样没有重复，提高了采样的效率，节省了资源。同时，保证了采样的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 特征图 采样 约束条件 多路径搜索 模型结构 采样模型 电子设备 多次采样 网络 多层 构建 相等 重复 申请 保证 | ||
【主权项】：
1.一种超网络的模型结构采样方法，其特征在于，包括：/n构建超网络的多路径搜索空间，所述多路径搜索空间包括多层特征图，每层特征图包括多个尺寸的特征图；/n在所述多路径搜索空间中，选择同时满足第一约束条件和第二约束条件的模型结构，作为采样模型；/n其中，所述第一约束条件为所述特征图层之间的各连接在多次采样的过程中被采样的次数相等；/n所述第二约束条件为与第l-1层特征图中特征图连接的第l层特征图的特征图，连接至第l+1层特征图，l大于或等于2。/n
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