公开(公告)号：CN118917353A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411379555.1

申请日：2024-09-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张晓磊 ,  薛羽

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明提供了基于性能层级代理辅助的演化神经架构搜索方法和系统，所述方法从图的角度探索神经网络架构的有效表示，采用图神经网络提取网络架构的特征。为了降低演化神经架构搜索的高昂的资源消耗问题，提出预测架构性能层级的代理模型。通过代理模型对架构性能层级的预测，演化神经架构搜索可以充分探索搜索空间，搜索到高性能的网络架构。本发明设计了基于简单路径的交叉算子，尽可能保留父架构中的有效数据处理路径，确保子架构继承父代的优良特性，从而提高性能稳定性。本发明的代理辅助演化神经架构搜索框架可以在任务数据集上以较低的代价搜索到高性能的神经网络架构，为神经网络架构的自动化设计和优化提供了崭新的视角和高效率的方法。

公开(公告)号：CN118917353B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411379555.1

申请日：2024-09-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张晓磊 ,  薛羽

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明提供了基于性能层级代理辅助的演化神经架构搜索方法和系统，所述方法从图的角度探索神经网络架构的有效表示，采用图神经网络提取网络架构的特征。为了降低演化神经架构搜索的高昂的资源消耗问题，提出预测架构性能层级的代理模型。通过代理模型对架构性能层级的预测，演化神经架构搜索可以充分探索搜索空间，搜索到高性能的网络架构。本发明设计了基于简单路径的交叉算子，尽可能保留父架构中的有效数据处理路径，确保子架构继承父代的优良特性，从而提高性能稳定性。本发明的代理辅助演化神经架构搜索框架可以在任务数据集上以较低的代价搜索到高性能的神经网络架构，为神经网络架构的自动化设计和优化提供了崭新的视角和高效率的方法。