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龙图腾网获悉南京大学申请的专利深度神经网络的架构搜索方法及硬件加速器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：CN115238879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210980058.1，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权深度神经网络的架构搜索方法及硬件加速器是由王中风;石卉虹设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度神经网络的架构搜索方法及硬件加速器在说明书摘要公布了：本申请提供一种深度神经网络的架构搜索方法及硬件加速器。所述架构搜索方法包括：构建超级网络，所述超级网络包括依次连接的第一固定层、候选模块模组、第二固定层、池化层以及分类器；候选模块的搜索空间包括卷积层和非卷积层，非卷积层为加法层和或移位层；预训练超级网络，以更新超级网络的权重参数；使用可微分搜索算法从所述预训练后的超级网络中搜索，得到目标深度神经网络。所述候选模块组的搜索空间包括卷积层和加法层和或移位层，如此，得到的目标深度神经网络是一种乘法减少的混合深度神经网络，具有基于乘法算子的卷积层精度高的优点、以及加法层或者移位层的硬件效率高的优点，实现硬件效率和任务精度的平衡。

本发明授权深度神经网络的架构搜索方法及硬件加速器在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络的架构搜索方法，其特征在于，包括： 构建超级网络，所述超级网络包括第一固定层、以及与所述第一固定层连接的候选模块组、以及与所述候选模块组连接的第二固定层、以及与所述第二固定层连接的池化层、以及与所述池化层连接的分类器；其中，所述候选模块组的搜索空间包括卷积层和非卷积层，所述非卷积层为加法层和或移位层； 预训练超级网络，以更新超级网络的权重参数，得到预训练后的超级网络； 使用可微分搜索算法从所述预训练后的超级网络中搜索，得到目标深度神经网络；所述目标深度神经网络可以用于执行计算机图像分类任务，输入待分类图像，得到对应的分类结果； 所述候选模块组的搜索空间的超参数配置为： 候选模块的通道扩张比例，候选模块的卷积核尺寸包括：1,3，3,3，6,3，1,5，3,5，6,5； 层类型包括：卷积层、移位层和加法层； 移位层的公式包括Y＝∑XT*Wshift；其中X是移位层的输入，Y是移位层的输出，∑是求和运算，Wshift是移位层的权重；使用DeepShift-Q方式确定权重Wshift，通过将卷积层中的原始权重w*量化为2的幂次的方式来构建移位层，用如下公式表示：其中，sign表示取符号运算，round表示取四舍五入的运算； 采用AdderNet提出加法层；加法层用于计算高效的加法操作和L1范数来横向权重和特征图之间的相关性，加法层的表示公式包括：Y＝∑-|X-Wadder|，其中，Wadder是加法层权重，X是加法层的输入，Y是加法层的输出，∑是求和运算。

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