[发明专利]神经网络架构的搜索方法、装置和计算机存储介质在审
| 申请号： | 202310297478.4 | 申请日： | 2023-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN116415658A | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 汪厚峄;南楠;丁然 | 申请（专利权）人： | 珠海全志科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/01 | 分类号： | G06N5/01;G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 江银会 |
| 地址： | 519000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络架构的搜索方法、装置和计算机存储介质，该方法包括：获取候选神经网络架构；对所述候选神经网络架构进行训练；若所述候选神经网络架构训练完成，则基于训练完成的候选神经网络架构搜索出目标神经网络架构，其中，在所述候选神经网络架构的损失函数满足训练完成条件的情况下，确定所述候选神经网络架构训练完成，所述损失函数包括第一硬件参数对应的函数项，所述第一硬件参数用于指示目标硬件平台运行所述候选神经网络架构的硬件参数。可见，实施本发明能够实现搜索出的目标神经网络架构能够兼容推理效率和推理精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 架构 搜索 方法 装置 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
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- 陈龙;王璐雪 - 重庆邮电大学
- 2023-04-06 - 2023-07-11 - G06N5/01
- 本发明涉及一种面向多分类XGBoost模型的可解释森林构建方法，属于人工智能领域。该方法包括：数据预处理阶段包括：数据分类处理和数据不平衡处理；生成可解释树阶段包括：规则提取、规则过滤、规则合并和生成可解释树；可解释森林构建阶段包括：训练二分类XGBoost模型组，二分类XGBoost模型转换为可解释树，多棵可解释树组成可解释森林；可解释森林应用阶段为使用可解释森林实现多分类XGBoost可解释效果。本发明解决了使用者无法了解多分类XGBoost模型决策依据导致的不信任机器学习模型问题；可得到输入数据样本的决策路径，使用者可理解模型内部工作原理以及模型作出决策的依据。
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