[发明专利]基于熵损失函数的离散化可微分神经网络搜索方法在审
| 申请号： | 202010479378.X | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111767983A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 刘畅;田运杰;焦建彬;叶齐祥 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/901;G06F16/903 |
| 代理公司： | 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 | 代理人： | 潘炜;刘冬梅 |
| 地址： | 100049 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于熵损失函数的离散化可微分神经网络搜索方法，该方法根据系统熵最小化驱动系统元素(权重)稀疏性和离散化的特性，将新的损失项基于熵函数，设计成适用于不同目标网络结构配置的约束损失项来缩小离散化误差。本发明公开的基于熵损失函数的离散化可微分神经网络搜索方法，一次搜索得到离散化友好的目标网络结构，极大降低了现有搜索算法存在的离散化精度损失；可以通过修改基于熵函数的结构约束损失函数的参数来适用于搜索任意配置的网络结构。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 损失 函数 离散 微分 神经网络 搜索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院大学，未经中国科学院大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010479378.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
