申请/专利权人：鹏城实验室

申请日：2021-12-22

公开（公告）日：2022-01-21

公开（公告）号：CN113962391A

主分类号：G06N3/08(20060101)

分类号：G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);G06F21/62(20130101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.03.01#授权;2022.02.15#实质审查的生效;2022.01.21#公开

摘要：本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种神经网络架构搜索方法、装置、设备及存储介质。包括：定义神经网络架构搜索空间；基于搜索网络生成候选模型架构；将数据集和候选模型架构秘密共享至计算服务器，以使计算服务器进行隐私保护神经网络训练，反馈训练精度；根据训练精度更新预测网络和搜索网络，根据更新后的搜索网络继续搜索候选模型架构，直到预测网络的模型误差达到阈值；根据更新后的预测网络对最终候选模型架构进行精度预测，对最终候选模型架构进行候选架构评估。由数据拥有者发起模型架构搜索任务，利用秘密共享方式发送数据集，将模型训练等计算任务外包给计算服务器，保证了模型隐私性，解决由于架构搜索带来模型结构泄露的问题。

主权项：1.一种神经网络架构搜索方法，其特征在于，所述神经网络架构搜索方法包括：定义神经网络架构搜索空间；基于目标搜索网络根据所述神经网络架构搜索空间生成对应的候选模型架构；将目标数据集以及所述候选模型架构秘密共享至目标计算服务器，以使所述目标计算服务器基于预设预测网络根据所述目标数据集以及所述候选模型架构进行隐私保护神经网络训练，并反馈对应的训练精度；根据所述训练精度对目标预测网络进行更新；根据所述训练精度对所述目标搜索网络进行更新，并根据更新后的所述目标搜索网络返回执行基于目标搜索网络根据所述神经网络架构搜索空间生成对应的候选模型架构的步骤，直到所述目标预测网络的模型误差小于或等于预设阈值；根据更新后的所述目标预测网络对最终候选模型架构进行精度预测，得到精度预测结果；基于所述精度预测结果对所述最终候选模型架构进行候选架构评估。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 鹏城实验室 神经网络架构搜索方法、装置、设备及存储介质

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