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龙图腾网获悉度小满科技(北京)有限公司申请的专利网络搜索方法、装置、存储介质及电子设备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：CN116957011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310883394.9，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权网络搜索方法、装置、存储介质及电子设备是由张凯昱;杨青设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络搜索方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种网络搜索方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取训练表格数据；确定训练表格数据对应的拼接指示信息，并采用训练表格数据和拼接指示信息，对初始超网结构模型进行模型训练，得到模型训练后的初始超网结构模型，以基于模型训练后的初始超网结构模型，获取目标超网结构模型，目标超网结构模型包括多个待选取子网结构模型；从目标超网结构模型中选取出目标子网结构模型，目标子网结构模型的模型指标优于多个待选取子网结构模型中其他子网结构模型的模型指标，且目标子网结构模型用于对待预测的目标表格数据进行数据预测。本发明实施例可对适配于表格数据的网络结构进行网络搜索，从而得到目标子网结构模型。

本发明授权网络搜索方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种网络搜索方法，其特征在于，包括： 获取训练表格数据，所述训练表格数据包括训练表格中的至少一个表格样本，且一个表格样本包括至少一个表格特征； 确定所述训练表格数据对应的拼接指示信息，并采用所述训练表格数据和所述拼接指示信息，对初始超网结构模型进行模型训练，得到模型训练后的初始超网结构模型，以基于所述模型训练后的初始超网结构模型，获取目标超网结构模型，所述目标超网结构模型包括多个待选取子网结构模型； 从所述目标超网结构模型中选取出目标子网结构模型，所述目标子网结构模型的模型指标优于所述多个待选取子网结构模型中其他子网结构模型的模型指标，且所述目标子网结构模型用于对待预测的目标表格数据进行数据预测； 其中，一个超网结构模型包括嵌入搜索模块，一个超网结构模型对应至少一个搜索参数，所述至少一个搜索参数包括嵌入搜索模块参数，且所述嵌入搜索模块参数的取值用于指示：嵌入搜索模块的神经元个数；所述采用所述训练表格数据和所述拼接指示信息，对初始超网结构模型进行模型训练，得到模型训练后的初始超网结构模型，包括： 确定所述初始超网结构模型对应的嵌入搜索模块参数范围，并在所述嵌入搜索模块参数范围内对所述嵌入搜索模块参数进行采样，得到所述嵌入搜索模块参数的采样值； 基于所述嵌入搜索模块参数的采样值和所述拼接指示信息，确定所述嵌入搜索模块参数的采样值对应的嵌入搜索模块的嵌入搜索参数采样结果，并基于所述嵌入搜索参数采样结果从所述初始超网结构模型中确定出训练子网结构模型； 采用所述训练表格数据对所述训练子网结构模型进行模型训练，得到模型训练后的训练子网结构模型，以基于所述模型训练后的训练子网结构模型，获取模型训练后的初始超网结构模型； 其中，一个超网结构模型还包括至少一个标准搜索模块，且所述至少一个搜索参数还包括第一标准搜索模块参数，所述第一标准搜索模块参数的取值用于指示：网络结构中标准搜索模块的数量；所述方法还包括： 确定所述初始超网结构模型对应的第一标准搜索模块参数范围，并在所述第一标准搜索模块参数范围内对所述第一标准搜索模块参数进行采样，得到所述第一标准搜索模块参数的采样值； 所述基于所述嵌入搜索参数采样结果从所述初始超网结构模型中确定出训练子网结构模型，包括： 基于所述嵌入搜索参数采样结果和所述第一标准搜索模块参数的采样值，从所述初始超网结构模型中确定出训练子网结构模型，所述训练子网结构模型包括的标准搜索模块的数量等于所述第一标准搜索模块参数的采样值。

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