发明专利已授权

基于梯度相似性超网的多目标神经架构搜索方法和系统

📄 申请号：CN202411700143.3 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-11-26

公开号

CN119180305A

公开日

2024-12-24

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

G06N3_045

IPC 分类号

G06N3_045 , G06N3_084 , G06N3_086 , G06N3_126 , G06F18_22 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

AI模型设计, 自动化机器学习, 边缘计算, 计算机视觉, 自然语言处理

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出基于梯度相似性超网的多目标神经架构搜索方法和系统，所述方法包括：构建一个超网，通过训练生成共享权重。训练过程中，采用梯度范数重要性采样策略，动态优化路径和数据的采样概率，优先选择对权重更新影响较大的架构和数据，以提高效率。针对多目标优化中的梯度冲突，引入PCGrad投影法，计算梯度相似性动态主导方向选择和梯度投影，减少冲突并稳定优化过程。超网训练后，初始化种群继承共享权重，在目标数据集上获得性能，并通过进化算法进行非支配排序和优化，以确保在精度、浮点计算次数和参数量等目标上实现均衡表现。本发明在保证多目标均衡优化的前提下，有效降低了计算成本，提升了神经网络架构搜索的效率和性能。

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

20250715

✅ 授权

20250110

?? 实质审查的生效：

20241224

📄 公开

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