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申请/专利权人:平安科技(深圳)有限公司
摘要:本发明涉及神经网络技术领域,特别是涉及一种组卷积数目搜索方法和一种组卷积数目搜索装置,其方法包括:基于预设的超网结构中构建多个子网结构,获取各个子网结构的模型参数;采用交叉和或变异的验证方法对多个所述子网结构的参数进行验证;确定包含满足预设精度条件的多个所述子网结构的种群;对所述种群中的多个所述子网结构进行模型训练,得到验证精度最高的最佳子网,可以在不同的部署情况下,选择其合适的子网,相较人工配置而言,本方法可以有效的减少了人工配置组卷积数目的时间,同时,通过修改子网的卷积核大小,重新训练子网,就可以进一步提高子网的精度,本方法实现简单,应用广泛,且精度更高。
主权项:1.一种组卷积数目搜索方法,其特征在于,所述方法应用于对图片进行处理,包括:基于预设的超网结构中构建多个子网结构,获取各个子网结构的模型参数;采用交叉和或变异的验证方法对多个所述子网结构的参数进行验证,其中包括:集合多个所述子网结构为初始化种群;将预设的交叉数、变异数以及变异概率同步所述初始化种群;对所述初始化种群进行迭代生成下一代种群,以得到包含验证精度最高的最佳子网的最终种群,其中,同步超网结构的权重,种群大小P,子网结构约束C,最大迭代次数T和验证数据集Dval,设定交叉数目为n=P2,变异数目m=P2和变异概率prob=p,找到满足条件的初始化种群P0=InitializeP,C;确定包含满足预设精度条件的多个所述子网结构的种群,其中包括:基于初始化种群根据预设迭代次数不间断生成相对于上一代种群的下一代种群;将所述上一代种群中的K个子网结构进行交叉得到M个子网结构、变异得到N个子网结构;将M个子网结构和N个子网结构形成并集作为下一代种群;对所述种群中的多个所述子网结构进行模型训练,得到验证精度最高的最佳子网。
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百度查询: 平安科技(深圳)有限公司 一种组卷积数目搜索方法和装置
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