[发明专利]基于可微分采样器和渐进学习的卷积神经网络架构搜索方法在审
| 申请号： | 202111187811.3 | 申请日： | 2021-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN114239795A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 刘德荣;饶煊;王永华;赵博;李佳鑫 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F17/13;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于可微分采样器和渐进学习的卷积神经网络架构搜索方法，该方法通过利用可微分采样器直接对构造出来的超网络进行采样优化，能够将架构搜索的优化目标从优化超网络转为寻找最优的概率分布函数，最小化子网络在该概率分布下损失函数的期望；其可以通过评估子网络的性能，优化子网络的概率分布函数，从而降低离散化误差。同时，由于采取了渐进学习的策略，得以在指数级别地增大的搜索空间内进行稳定的搜索，从而能够到更复杂的卷积神经网络架构。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 微分 采样 渐进 学习 卷积 神经网络 架构 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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