[发明专利]一种基于搜索空间优化的前馈神经网络结构搜索方法有效
| 申请号： | 202010068826.7 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111275172B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张文强 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06N3/0499 | 分类号： | G06N3/0499;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于搜索空间优化的前馈神经网络结构搜索方法，包括以下步骤：S1：按照搜索空间的定义随机生成设定数量的搜索空间并转化为离散编码，构建搜索空间初始种群；S2：利用超网络对初始种群中的所有搜索空间进行性能评估；S3：根据性能评估结果对搜索空间进行优化，输出最优搜索空间；S4：对应搜索算法在最优搜索空间中，搜索设定模型评估算法下最优的前馈神经网络结构，并利用该神经网络结构完成需求数据集下的需求任务，与现有技术相比，本发明具有提高神经网络结构搜索的效率和性能等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 搜索 空间 优化 神经网络 结构 方法 | ||
【主权项】：
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