公开(公告)号：CN113435590A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110991876.7

申请日：2021-08-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张铭扬 ,  高丰 ,  汤志航 ,  杨涛 ,  郑欢欢 ,  王晓江 ,  郁善金

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了面向边缘计算的重参数神经网络架构搜索方法，包括如下步骤：步骤一：设计线性算子与多支路块结构；步骤二：通过堆叠多支路块结构构建超级网络；步骤三：通过基于梯度的一阶段搜索算法训练超级网络；步骤四：删除超级网络中多余的支路构建最佳子网络；步骤五：多分支的最佳子网络转化成单支路网络；步骤六：使用单支路网络完成任务推理。本发明用于搜索可进行重参数的神经网络结构，在保证推理精度的同时，确保了推理的实时性以及模型运算的高效率。

公开(公告)号：CN113435590B

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202110991876.7

申请日：2021-08-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张铭扬 ,  高丰 ,  汤志航 ,  杨涛 ,  郑欢欢 ,  王晓江 ,  郁善金

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了面向边缘计算的重参数神经网络架构搜索方法，包括如下步骤：步骤一：设计线性算子与多支路块结构；步骤二：通过堆叠多支路块结构构建超级网络；步骤三：通过基于梯度的一阶段搜索算法训练超级网络；步骤四：删除超级网络中多余的支路构建最佳子网络；步骤五：多分支的最佳子网络转化成单支路网络；步骤六：使用单支路网络完成任务推理。本发明用于搜索可进行重参数的神经网络结构，在保证推理精度的同时，确保了推理的实时性以及模型运算的高效率。