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本发明提出了一种基于平坦度的轻量级神经网络架构搜索方法，用于减少搜索神经网络架构的时间成本和计算资源。本发明从预测网络泛化性的角度，提出了一种将候选网络的初始时候的平坦度的作为评价指标对网络进行比较的方法。包括以下步骤：确定图像处理的任务以及确定数据集；确定网络的搜索空间；在搜索空间中选取一定数量的神经网络架构；验证评价指标的有效性；计算神经网络架构的平坦度，并根据平坦度对选取架构进行排序；选取平坦度最大的架构作为最优架构；对最优架构进行训练，完成图像分类任务。本发明可以在较小耗时中选到较高准确度的架构。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311752908.3
Filing Date： 2023-12-20
Publication Date： 2024-03-29
Pub. No.： CN117786162A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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