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龙图腾网获悉海宁奕斯伟集成电路设计有限公司;北京奕斯伟计算技术有限公司申请的专利一种硬件感知的可微分的神经网络结构搜索方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113988258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111229000.5，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种硬件感知的可微分的神经网络结构搜索方法及装置是由任姚丹珺;王一;李伟琪;龚力;戴卫斌;于波;周宇虹设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硬件感知的可微分的神经网络结构搜索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种硬件感知的可微分的神经网络结构搜索方法及装置，涉及神经网络技术领域，实现了能够有效地在计算和存储资源受限的边缘设备上部署基于DNN模型的应用。本发明的主要技术方案为：利用可微分的神经网络结构，训练宽度和深度可伸缩的超级网络，以及根据在目标硬件上搜集的硬件指标表，从超级网络中提取出将准确率和执行效率平衡的更优的子网，继而利用这样的子网构建适用于目标硬件的目标DNN模型。本发明应用于搜索适用于目标设备的神经网络结构并构建DNN模型。

本发明授权一种硬件感知的可微分的神经网络结构搜索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种硬件感知的可微分的神经网络结构搜索方法，其特征在于，所述方法包括： 通过利用从不同深度神经网络结构获取的计算组件，组建多个计算块，所述计算块内至少包含一个激活层计算组件和其他层计算组件，所述其他层计算组件至少包含一个卷积层计算组件或一个池化层计算组件； 通过利用多个所述计算块构建多个深度神经网络模型并分别部署到目标硬件上运行，获取所述目标硬件对应的硬件指标表，包括：从多个所述计算块中选取一个目标计算块；利用所述目标计算块插入到第一深度神经网络模型中每个隐藏层内，得到第二深度神经网络模型；在多个所述计算块中利用除了所述目标计算块的其他计算块分别重复执行插入到所述第一深度神经网络模型中每个隐藏层内的操作，得到多个所述第二深度神经网络模型；将多个所述第二深度神经网络模型分别部署到目标硬件上运行，得到每个所述第二深度神经网络模型对应的指标数据，所述指标数据至少包含准确率指标、时延指标；根据每个所述第二深度神经网络模型包含的计算块标识、所述第二深度神经网络模型对应的所述准确率指标和所述时延指标，组成所述目标硬件对应的硬件指标表，所述硬件指标表用于表征出每个所述计算块在所述目标硬件上对应的指标数据，所述硬件指标表至少包含了构建所述深度神经网络模型所使用的计算块标识、准确率指标、时延指标之间三者的映射关系； 利用多个所述计算块构建应用到所述目标硬件的超级网络，所述超级网络中每个隐藏层包含了多个所述计算块，每个所述计算块具有模型参数和架构参数； 根据多个所述计算块具有的模型参数和架构参数，训练优化所述超级网络，得到对应的目标超级网络；在所述目标超级网络中每个隐藏层中的所述计算块的模型参数和架构参数改变为训练优化后的模型参数和架构参数； 通过从所述目标超级网络中采样子网形成初始种群，利用所述硬件指标表训练所述初始种群进化衍生得到目标子网，所述目标子网用于构建适用于目标设备的目标深度神经网络模型；其中，所述子网为由从所述目标超级网络中每个隐藏层中抽取的一个所述计算块而组建的，所述初始种群为由采样的所述子网而组成的； 其中，所述通过从所述目标超级网络中采样子网形成初始种群，利用所述硬件指标表训练所述初始种群进化衍生得到目标子网，包括： 从所述初始种群中解析每个子网包含的计算块； 根据所述硬件指标表包含的计算块标识、准确率指标、时延指标之间三者的映射关系，获取每个子网内计算块对应的指标数据并统计每个子网对应的指标数据； 将每个子网对应的指标数据输入预设子网打分公式，输出每个子网对应的打分值； 若所述子网对应的打分值达到预设目标打分值，则选取所述子网作为目标子网； 将所述初始种群包含子网作为第一批子网，若所述第一批子网内未有子网对应的打分值达到预设目标打分值，所述方法还包括： 从所述第一批子网中选出打分值最高的子网，作为基础子网； 根据所述基础子网进化衍生第二批子网； 若所述第二批子网中存在至少一个子网对应的打分值达到预设目标打分值，则选取所述子网作为目标子网； 若所述第二批子网内未有子网对应的打分值达到预设目标打分值，则重复执行进化衍生下一批子网操作，直至在指定一批子网内存在至少一个子网对应的打分值达到预设目标打分值，则选取所述子网作为目标子网并停止执行进化衍生下一批子网操作； 其中，在所述重复执行进化衍生下一批子网操作之前，所述方法还包括：获取当前进化衍生次数；若所述当前进化衍生次数对应的批次子网内未有子网对应的打分值达到预设目标打分值，但所述当前进化衍生次数达到预设进化衍生次数阈值，则从所述当前进化衍生次数对应的批次子网中选取打分值最高的子网作为目标子网，并停止执行进化衍生下一批子网操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海宁奕斯伟集成电路设计有限公司;北京奕斯伟计算技术有限公司，其通讯地址为：314400 浙江省嘉兴市海宁市海宁经济开发区双联路128号科创中心B座263室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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