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摘要：本发明公开了一种面向天线罩代理模型的神经网络架构搜索方法，包括以下步骤；向神经网络模型中输入训练集、验证集、预测集、搜索空间参数；训练神经网络模型；计算多任务冲突矩阵；根据多任务冲突矩阵计算指示矩阵；根据计算后的指示矩阵生成调制模块；判断当前神经网络模型是否满足最大模型限制；将调制模块添加至神经网络模型中；使用训练集对新添加的调制模块进行训练，完成预训练；输出并保存当前神经网络模型架构及其参数；将待检测的天线罩样本输入训练好的神经网络模型中；根据读入的待检测的天线罩样本生成预测值，输出预测结果。本发明有效缓解了梯度冲突，灵活实现了模型架构搜索，可用于后续的详细优化过程。
主权项：1.一种面向天线罩代理模型的神经网络架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：向神经网络模型中先后分别输入训练集、验证集和预测集，搜索空间参数；步骤2：利用训练数据集训练神经网络模型；步骤3：通过训练后的所述神经网络模型，计算多任务冲突矩阵；步骤4：根据所述多任务冲突矩阵计算指示矩阵；步骤5：根据计算后的指示矩阵生成调制模块；步骤6：判断当前神经网络模型是否满足最大模型限制；如果当前模型的参数量低于该限制，则继续进行后续步骤；如果当前模型的参数量等于该限制，则需要终止当前模型的构建过程并转到步骤9；步骤7：将步骤5中生成的调制模块添加至神经网络模型中；步骤8：使用训练数据集对新添加的调制模块进行训练，完成预训练后转到步骤2；步骤9：输出并保存当前神经网络模型架构及其参数；步骤10：将待检测的天线罩样本输入训练好的神经网络模型中；步骤11：根据读入的待检测的天线罩样本生成预测值，输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种面向天线罩代理模型的神经网络架构搜索方法
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