[发明专利]一种搜索卷积神经网络的方法在审
| 申请号： | 202010012084.6 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111242268A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 朱徽;徐勇军;安竹林;许开强;刁博宇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种搜索卷积神经网络的方法，包括：构建初始卷积神经网络并训练至收敛，其中所述初始卷积神经网络包括一个或多个进化模块、全局平均池化层、全连接层；以训练后的初始卷积神经网络为基础进行多次迭代突变以得到多个突变卷积神经网络，其中，单次突变是从预设的突变方式中随机选择一种突变方式对当前卷积神经网络中的所有进化模块的结构同时进行突变后对整个卷积神经网络进行训练至收敛得到一个新的突变卷积神经网络，每次突变得到一个突变卷积神经网络；从步多个突变卷积神经网络中选择适应度最大的突变卷积神经网络作为搜索结果。采用本发明可以根据已有网络结构和参数方面的经验，有方向性地改变神经网络结构，并减少训练消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 搜索 卷积 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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