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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111639752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010478425.9，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质是由希滕;张刚;温圣召设计研发完成，并于2020-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，更进一步涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：根据预先建立的超网络的搜索空间，生成多个子网络；基于多个子网络，多次执行以下更新步骤：从多个子网络中选取至少一个子网络；基于所选取的子网络训练超网络，得到第一超网络和第二超网络；根据第一超网络和第二超网络，更新超网络的参数。本实现方式训练得到的超网络精度更高，从训练得到的超网络中采样出的子网络与独立训练相同结构的网络的性能一致。由此，在将本实现方式训练得到的超网络应用到图像处理领域时，基于超网络自动搜索模型结构可以快速地搜索出适配且性能优越的子网络。

本发明授权用于训练超网络的方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于图像处理的超网络训练方法，包括：根据预先建立的超网络的搜索空间，生成多个子网络；基于所述多个子网络，多次执行以下更新步骤以得到训练得到的超网络，所述训练得到的超网络用于图像处理领域以搜索执行深度学习任务的神经网络：基于所述多个子网络中各子网络的性能，从所述多个子网络中选取至少一个子网络，其中，所述子网络的性能通过损失函数的值表征，所述损失函数通过以下至少一项性能指标构建：硬件延时、内存占用率；基于所选取的子网络训练所述超网络，得到第一超网络和第二超网络，其中，所述第一超网络由所述多个子网络中性能最好的子网络和性能排序第K位的子网络训练得到，所述第二超网络由所述性能排序第K位的子网络和第K-1位子网络训练得到；根据所述第一超网络和所述第二超网络，更新所述超网络的参数。

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