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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202411700143.3 | 专利名称: | 基于梯度相似性超网的多目标神经架构搜索方法和系统 |
申请日: | 2024-11-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G06N3/045 分类检索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 【平台担保交易】 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
浏览量: | 5 | 所属领域: | 计算机技术领域 深度学习 神经网络架构优化专利转让搜索 |
应用场景:自动化设计高效的神经网络结构;解决多目标优化问题(如模型精度与计算资源平衡);应用于移动设备、物联网设备的轻量化模型部署
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。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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