[发明专利]一种面向通用多模态学习的神经框架搜索方法在审
| 申请号： | 202011300717.X | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112488292A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 余宙;俞俊;崔雨豪 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62;G06N3/08;G06T3/40;G06T9/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向通用多模态学习的神经框架搜索方法。本发明包括以下步骤：1、对图像和文本数据进行数据预处理，提取特征。2、初始化编码器‑解码器结构冗余网络和对应的架构参数。3、从架构参数分布中采样出子结构，并计算结果。4、模型搜索，热启动和交替更新保证搜索结构的稳定性。5、模型训练，将搜索出的最优子网络重新训练，得到最优网络模型。本发明提出一种针对图像文本多模态建模的神经框架搜索的方法，特别是针对不同的任务搜索到了更优的子网络，降低了网络的参数量计算量，充分利用各模态的深层次特征，提高了扩模态特征的表达能力，并且在三个多模态任务中获得了领先的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 通用 多模态 学习 神经 框架 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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