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申请/专利权人：佛山科学技术学院
摘要：本发明公开了一种基于沙普利值的NAS神经网络设计方法及系统，该方法包括：基于Cell单元，进行结构编码处理，构建Cell结构；通过基于残差结构的无序沙普利值的性能贡献量化方法对Cell结构进行残差优化处理，得到最优Cell结构；对最优Cell结构进行堆叠处理，并通过有序沙普利值量化方法进行优化处理，构建NAS神经网络；基于NAS神经网络进行图像分类处理，得到图像分类结果。本发明通过对Cell结构内和整体结构进行残差连接和通过沙普利值调整不同残差连接的变异概率，避免模型陷入局部搜索最优解，从而提高模型的性能和泛化能力。本发明作为一种基于沙普利值的NAS神经网络设计方法及系统，可广泛应用于机器学习技术领域。
主权项：1.一种基于沙普利值的NAS神经网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Cell单元，进行结构编码处理，构建Cell结构，所述Cell结构包括链式主干结构和残差结构；通过基于残差结构的无序沙普利值的性能贡献量化方法对Cell结构进行残差优化处理，得到最优Cell结构；对最优Cell结构进行堆叠处理，并通过有序沙普利值量化方法进行优化处理，构建NAS神经网络；基于NAS神经网络进行图像分类处理，得到图像分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山科学技术学院 一种基于沙普利值的NAS神经网络设计方法及系统
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