中国矿业大学潘杰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种自动搜索神经网络结构方法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：CN116776934B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310565168.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种自动搜索神经网络结构方法是由潘杰;郑学驰;邹筱瑜设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种自动搜索神经网络结构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动搜索神经网络结构方法，该方法网络模型以可微分参数化形式实现，摆脱对搜索结构进行反复验证的过程，大幅降低搜索成本。该方法综合考虑通道注意力的通道性能度量作用，在输入通道发送至候选操作前度量并排序通道，仅采样部分重要通道用于计算以减少显存占用，并避免了重要信息丢失导致结构搜索不稳定以及搜索结构图像分类性能下降的问题，提高了搜索效率。该方法在结构权重连续化的过程中设计温度正则化系数，扩大不同候选操作间的权重差距，减小了离散化误差，提升了方法稳定性与精度，从而提高搜索与评估阶段相关性。
本发明授权一种自动搜索神经网络结构方法在权利要求书中公布了：1.一种自动搜索神经网络结构方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取图片数据，并对数据进行预处理； 步骤2：单元网络构建；所述单元网络是C个序列节点组成的有向无环图，每两个节点间存在着8种候选操作，分别为零操作、3×3最大池化、3×3平均池化、跳跃连接、5×5可分离卷积、3×3可分离卷积、3×3扩张可分离卷积与5×5扩张可分离卷积； 步骤3：通道采样；包括通道排序、部分通道连接； 步骤4：可微分结构搜索方法扩大结构权重差异； 步骤5：结构搜索二级优化；包括交替优化训练损失和验证损失、网络参数更新； 步骤6：重复步骤3至步骤5，直到网络迭代次数达到设定的迭代次数； 步骤7：训练结束，网络参数固定不再更新； 步骤8：通过学习到的结构权重获得最终单元网络结构，softmax计算所属概率最大的即为最优候选操作； 步骤9：所述最终单元网络结构扩大堆叠为M层单元网络，重新训练验证结构性能。
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