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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：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。
主权项：1.基于性能层级代理辅助的演化神经架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，初始化一个架构种群，演化数代并真实评估种群内的所有架构个体，获得真实性能，并记录现有的架构性能数据；步骤2，根据真实性能划分架构的性能层级，打上层级标签作为训练数据，使用训练数据训练一个代理模型，所述代理模型建立架构到性能层级这一映射关系，能够预测未知架构的性能层级；步骤3，通过基于简单路径的交叉算子和变异算子，产生架构个体，并利用代理模型预测架构个体的性能层级，高层级的架构保留，低层级的架构直接淘汰；步骤4，高层级的架构继续参与一次选择过程，评估最终保留下来的架构的真实性能，并加入现有架构性能数据；如果满足条件，则使用最新架构性能数据更新代理模型，优化模型的性能以适应不同搜索阶段；步骤5，将被评估的高层级架构与当前种群合并，进行环境选择，采取锦标赛选择产生新的种群；步骤6，重复步骤3至步骤5，直至满足停止条件，输出全局最优架构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于性能层级代理辅助的演化神经架构搜索方法和系统
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