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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于架构蒸馏技术的生成对抗网络架构搜索方法和系统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：CN119886228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510370364.7，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种基于架构蒸馏技术的生成对抗网络架构搜索方法和系统是由林妍;薛羽;于小兵;杨强;申晓宁;金婷;王修来设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于架构蒸馏技术的生成对抗网络架构搜索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于架构蒸馏技术的生成对抗网络架构搜索方法和系统，所述方法定义一个搜索空间，构建融合了所有候选操作的超网，对超网进行预热训练，经过初始的预热训练后，评估子网的性能，筛选出对网络性能不利的操作并丢弃。在超网的训练过程中，通过架构知识蒸馏方法进行网络权重优化，设计匹配优化网络以有效地选择教师网络，使教师网络与学生子网达到最优匹配，通过架构蒸馏技术将教师网络的知识传递给其他子网，以指导超网训练。使用多目标优化策略挑选出超网中表现最佳的网络架构。本发明通过架构间的知识传递，提升子网的训练效果，相比传统的搜索方法具有更高的效率和更好的性能，能够更快地找到适合任务的最优神经网络架构。

本发明授权一种基于架构蒸馏技术的生成对抗网络架构搜索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于架构蒸馏技术的生成对抗网络架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，设计生成对抗网络架构搜索的搜索空间，定义候选操作集，确定架构搜索的范围，所述候选操作集中的候选操作包括普通候选操作和上采样候选操作两种类型；步骤2，根据步骤1中设计的搜索空间，构建一个包含所有候选架构的生成对抗网络超网，所述超网涵盖所有可能的候选架构，支持后续的架构优化；步骤3，对超网进行Nw轮的预热训练，利用生成对抗损失优化超网的权重参数；步骤4，对预热训练后的超网进行评估，剔除低性能的候选操作，基于统计分析优化搜索空间，以提高搜索效率和最终架构性能；步骤5，初始化一个子网集P和一个匹配优化网络，其中，子网集P用于维护一个历史 最优子网的动态列表，匹配优化网络用于计算最优子网与采样子网的匹配程度； 步骤6，使用匹配优化网络从子网集P中选择匹配度最高的历史架构，作为当前采样 子网的教师模型； 步骤7，计算架构蒸馏损失和生成器损失，用于更新采样子网的权重，通过架构知识蒸馏技术从教师网络中学习优化信息，加速训练过程；步骤8，通过反向传播算法，将更新权重后的生成器损失作为反馈，更新匹配优化网络的权重；步骤9，根据评估指标和历史最优值的差距决定是否更新子网集，采用多目标优化算法对子网集中的架构进行非支配排序，保留帕累托前沿解，超过存储容量时，移除最劣架构；步骤10，交替执行步骤6~步骤9，直至达到预先设置的最大循环次数，得到训练完成的超网；步骤11，在子网集中选择性能最优的子网，作为最终的网络架构；从超网中搜索到的生成器网络架构将应用于图像生成，把输入的随机噪声通过生成器转换成彩色图片。

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