[发明专利]一种应用于图片多属性预测的神经网络结构搜索方法在审
| 申请号： | 201810802108.0 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN109063759A | 公开（公告）日： | 2018-12-21 |
| 发明（设计）人： | 黄思羽;李玺;张仲非 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 杭州宇信知识产权代理事务所(普通合伙) 33231 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于图片多属性预测的神经网络结构搜索方法，用于在图片多属性预测问题中搜索最优的神经网络结构。具体包括如下步骤：获取用于训练神经网络的图片多属性预测数据集，并定义训练目标；贪心搜索最优的神经网络结构；重新训练神经网络的参数，并预测新的输入图片样本的属性。本发明适用于真实图片多属性预测问题的神经网络结构的自动搜索，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络结构 预测 训练神经网络 搜索 图片 输入图片 贪心搜索 训练目标 预测数据 自动搜索 鲁棒性 样本 应用 | ||
【主权项】：
1.一种应用于图片多属性预测的神经网络结构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用于训练神经网络的图片多属性预测数据集，并定义训练目标；S2、贪心搜索最优的神经网络结构；S3、重新训练神经网络的参数，并预测新的输入图片样本的属性。
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