中国科学院计算技术研究所胡瑜获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于注意力机制的神经网络单元结构搜索方法及系统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：CN114626506B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210219650.X，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于注意力机制的神经网络单元结构搜索方法及系统是由胡瑜;孙自浩设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于注意力机制的神经网络单元结构搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于注意力机制的神经网络单元结构搜索方法和系统，包括：在搜索空间中构建宏架构超网络，且宏架构超网络中每一层单元结构为有向无环图，有向无环图中节点间通过边相连接，每条边代表搜索空间中多个候选操作的组合；对单元结构中每条边的所有候选操作输出特征图之后添加注意力模块，得到待搜索网络；使用已标记标签的数据集，训练待搜索网络，且在训练过程中逐步删除中间搜索网络单元结构中每条边上注意力权重最小的候选操作，直到训练达到预设的迭代次数，剔除当前待搜索网络中所有注意力模块，得到数据集的神经网络单元结构搜索结果。本发明既能考虑操作之间的相互影响，又能保留各个操作直至搜索的最后步骤。
本发明授权一种基于注意力机制的神经网络单元结构搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的神经网络单元结构搜索方法，其特征在于，包括： 步骤1、在搜索空间中构建宏架构超网络，且该宏架构超网络中每一层单元结构为有向无环图，该有向无环图中节点包括输入节点、中间节点和输出节点，该输入节点接收前继单元结构的输出特征图，该中间节点聚合该单元结构中所有前继节点的特征图，该输出节点拼接所有中间节点的特征图，该有向无环图中节点间通过边相连接，每条边代表该搜索空间中多个候选操作的组合； 步骤2、对该单元结构中每条边的所有候选操作输出特征图之后添加注意力模块，得到待搜索网络； 步骤3、使用已标记标签的数据集，训练该待搜索网络，且在训练过程中逐步删除中间搜索网络单元结构中每条边上注意力权重最小的候选操作，直到训练达到预设的迭代次数，剔除当前待搜索网络中所有注意力模块，得到该数据集的神经网络单元结构搜索结果； 其中该数据集中包括多个样本，每个样本具有对应的标签，样本为图片，标签为图片类别；该搜索空间为DARTS搜索空间。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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