[发明专利]基于贝叶斯优化的渐进式可微分网络架构搜索方法及系统在审
| 申请号： | 202010127256.4 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN113326929A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 王娜;邓嘉鹏 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 朱阳波;杨宏 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯优化的渐进式可微分网络架构搜索方法及系统，所述方法应用于自动机器学习的神经网络结构的搜索，其特征在于，所述方法包括：基于PDARTS，在进行节点之间的操作选择时，采用贝叶斯优化选择出部分操作；通过贝叶斯优化，对节点之间连接的通道进行采样，并进行操作搜索；在每个节点连接的通道贝叶斯优化结束之后，并引入注意力机制进行权值叠加，实现网络架构的搜索。本发明可大幅度的减少在网络架构搜索时占用的存储资源和计算消耗，大幅度加快搜索时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 优化 渐进 微分 网络 架构 搜索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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