[发明专利]用于密集图像预测任务的神经架构搜索在审
| 申请号： | 201980013495.2 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111819580A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 巴雷特·佐福;乔纳森·什连斯;朱玉琨;麦克斯维尔·唐纳德·埃米特·柯林斯;陈良杰;亚当·哈特维格;乔治斯·帕潘德里欧 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 用于确定神经网络架构的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。其中一种方法包括获得用于密集图像预测任务的训练数据；以及确定被配置为执行密集图像预测任务的神经网络的架构，包括：使用训练数据搜索候选架构的空间以识别一个或多个性能最佳的架构，其中，候选架构的空间中的每个候选架构包括：(i)相同的第一神经网络主干，该第一神经网络主干被配置为接收输入图像并处理该输入图像以生成多个特征图，以及(ii)不同的密集预测单元，该密集预测单元被配置为处理多个特征图并生成用于密集图像预测任务的输出；以及基于性能最佳的候选架构来确定神经网络的架构。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 密集 图像 预测 任务 神经 架构 搜索 | ||
【主权项】：
暂无信息
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