发明专利已授权

基于差分进化算法的神经架构搜索方法和系统

📄 申请号：CN202410615399.8 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-05-17

公开号

CN118196600B

公开日

2024-07-12

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_006 ,

技术画像

所属领域

进化算法进化算法

应用场景

自动机器学习, 神经网络模型设计, 模型压缩与优化

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摘要

本发明提供了基于差分进化算法的神经架构搜索方法和系统，所述方法首先定义了一个搜索空间，将所有候选操作糅合在一起构建超网，并使用连续数值进行编码。接着，利用训练数据及其标签来训练超网的网络权重。然后，我为超网内的每个子网设计了唯一的编码方式，并直接从超网获得网络权重。随后，使用差分进化算法优化子网的编码。最后，交替执行超网的网络权重优化和子网的编码优化。与使用梯度下降方法和遗传算法优化子网编码的方式不同，本发明的差分进化算法能够更充分地利用连续编码的矢量化信息。这种方法相比传统的优化方法具有更高的效率和更好的搜索性能，能够更快地找到适合任务的最优神经网络架构。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种碳钢表面形成钽/钽-铁梯度层的材料及其制备方法

当前第 / 件

一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_82)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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