[发明专利]一种基于自动机器学习的神经网络结构自动搜索方法在审
| 申请号： | 202011492102.1 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112633494A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 陈波;史特;左御丁;王庆先 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自动机器学习的神经网络结构自动搜索方法，包括以下步骤：S1：基于神经网络的单元cell，确定搜索空间S；S2：利用搜索策略从搜索空间S中选择一个具体结构s；S3：基于搜索空间S，利用搜索策略对具体结构s进行搜索，并将搜索结果返回至搜索策略，完成神经网络结构的自动搜索。本发明的搜索方法泛化能力强，可以应用于多种场景，如计算机视觉和自然语言处理，尤其是面向金融领域的智能客服行业的应用效果较为明显，可以明显降低建模过程中的时间成本，提升建模效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动 机器 学习 神经网络 结构 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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