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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，包括：获取结构单元原材料，所述结构单元原材料包括1x1卷积层、3x3卷积层、5x5卷积层、3x3深度可分离卷积层和5x5深度可分离卷积层；基于结构单元原材料，进行结构编码表示，输出初步的Cell结构，所述初步的Cell结构为具有四层基础操作的主干单链式结构；其中，所述结构编码包括第一元素、第二元素和第三元素，第一元素表示Cell结构中的操作编码；第二元素表示Cell结构中残差结构的输入位置与残差结构的输出位置，残差结构的输入位置与主干单链式结构的第一层基础操作连接，残差结构的输出位置与主干单链式结构的第三层基础操作连接；第三元素表示主干单链式结构的各层输出通道数；对初步的Cell结构进行残差结构插入处理，构建Cell结构；获取Cell结构的变异概率、Cell结构的变异参数、Cell结构的准确率和Cell结构的拓扑结构复杂度；对Cell结构中的残差结构进行沙普利值计算处理，获取Cell残差结构的沙普利值；其中，所述沙普利值计算的表达式具体如下所示： ；上式中，表示Cell残差结构的沙普利值，表示对所有残差结构进行求和，表示Cell残差结构权重，表示Cell残差结构支路，表示值函数，表示Cell结构，表示中任意残差连接的子集，不包含当前正在评估的残差连接，表示所有Cell结构内所有残差连接的集合；根据Cell残差结构的沙普利值对Cell结构的变异概率进行调节处理，输出调节后的Cell结构；通过Cell结构的变异参数对调节后的Cell结构进行个体变异处理，获取变异更新后的Cell结构；获取变异更新后的Cell结构的准确率和变异更新后的Cell结构的拓扑结构复杂度；循环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步骤，直至变异更新后的Cell结构的准确率和变异更新后的Cell结构的拓扑结构复杂度为最小值，输出最优Cell结构；对最优Cell结构进行堆叠处理，构建Cell结构种群；所述Cell结构种群由四个最优Cell结构进行单链式堆叠而成，其中，对第二个最优Cell结构和第四个最优Cell结构均设置为ReduceCell并进行下采样操作处理；对Cell结构种群生成大跨度残差连接结构；通过有序沙普利值量化方法对大跨度残差连接结构进行优化处理，输出最优大跨度残差连接结构；将最优大跨度残差连接结构插入Cell结构种群，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。

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