中国科学院计算技术研究所孙自浩获国家专利权
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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宏架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：CN114742199B 。
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：202210219644.4，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宏架构搜索方法及系统是由孙自浩;胡瑜设计研发完成，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宏架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宏架构搜索方法和系统，包括：获取神经网络架构的搜索空间，在该搜索空间中构建宏架构超网络，并在该宏架构超网络中每一层的所有候选模块的输出端添加注意力模块，得到待搜索网络；获取已标记标签的目标数据集，划分该目标数据集为训练集和验证集，基于该训练集训练该待搜索网络，得到中间搜索网络，将该验证集输入该中间搜索网络，通过中间搜索网络中每层的注意力模块，得到每层中各候选模块的注意力权重；通过仅保留该中间搜索网络中每层除注意力权重最大的候选模块，得到该目标数据集的搜索结果。由此本发明能够增加搜索到的神经网络宏网络的多样性，并提升网络结构的性能。
本发明授权一种基于注意力机制的神经网络宏架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宏架构搜索方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取神经网络架构的搜索空间，在该搜索空间中构建宏架构超网络，并在该宏架构超网络中每一层的所有候选模块的输出端添加注意力模块，得到待搜索网络； 步骤2、获取已标记标签的目标数据集，划分该目标数据集为训练集和验证集，基于该训练集训练该待搜索网络，得到中间搜索网络，将该验证集输入该中间搜索网络，通过中间搜索网络中每层的注意力模块，得到每层中各候选模块的注意力权重； 步骤3、移除该中间搜索网络中每层除注意力权重最大的候选模块以外的候选模块，并移除该中间搜索网络中所有注意力模块，得到该目标数据集的搜索结果； 其中该目标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搜索空间或MobileNet搜索空间。
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