一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法
专利汇可以提供一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法，涉及神经架构搜索。1)给定标好的图像-标签对集合，将图像-标签对集合划分为训练样本集，测试照片样本集和验证样本集，定义好需要搜索的神经网络可能的搜索空间；2)在搜索空间中，对可能的网络结构进行 采样 ；3)当步骤2)进行采样之后，利用步骤1)中的图像标签对，对采样到的神经网络结构进行训练；4)记录每一个操作被采样的次数以及每一个操作在验证集合上的 精度 ；5)计算出操作之间采样次数的差分以及精度之间的差分；6)用步骤5)中计算好的差分，对步骤2)中定义的概率进行更新；7)循环步骤3)～6)直至达到固定的训练次数。适用于比较大的数据集，高效而又准确。，下面是一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法专利的具体信息内容。
1.一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法，其特征在于包括以下步骤：
1)给定标好的图像-标签对集合，将图像-标签对集合划分为训练样本集，测试照片样本集和验证样本集，定义好需要搜索的神经网络可能的搜索空间；
2)在搜索空间中，对可能的网络结构进行采样，定义每一个操作的采样概率；网络结构根据不同的尺度区分为网络、细胞、节点；
3)当步骤2)进行采样之后，利用步骤1)中的图像标签对，对采样到的神经网络结构进行训练；
4)训练后，记录每一个操作被采样的次数以及每一个操作在验证集合上的精度；
5)根据步骤4)得到的每一个操作的采样次数以及在验证集合上的精度，计算出操作之间采样次数的差分以及精度之间的差分；
6)用步骤5)中计算好的差分，对步骤2)中定义的采样概率进行更新；
7)循环步骤3)～6)直至达到固定的训练次数。
2.如权利要求1所述一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法，其特征在于在步骤2)中，所述网络结构指的是整个网络拓扑结构；不同数量的细胞通过线形堆叠，组成了不同的网络结构，其中细胞主要分为下采样细胞和普通细胞；所述普通细胞的输入输出的宽度、高度以及深度保持一致，所述下采样细胞的宽度高度减半、深度翻倍；细胞由节点组成，每一个细胞中的节点之间保持一定顺序的无环的全连接拓扑图；所述节点主要分为输入节点、输出节点以及中间节点，每一个节点存储了神经网络中间特征图，其中节点之间的连线为具体的操作；神经网络搜索主要确定两个节点之间，需要进行哪一种操作选取；假设任意两个节点i,j之间，定义每一个操作的采样概率为：
其中，N为操作的数量，也就是说，对每一个操作进行均匀采样。
3.如权利要求1所述一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法，其特征在于在步骤4)中，所述记录，对于两个节点之间的操作空间而言，假设操作空间中包含N个可能的操作，每一个操作被采样的次数 与每一个操作在验证集合上的精度 为一个N维度的向量。
4.如权利要求1所述一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法，其特征在于在步骤5)中，所述计算出操作之间采样次数的差分 如下式：
精度之间的差分 如下式：
其中，N为操作的数量。
5.如权利要求1所述一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法，其特征在于在步骤6)中，所述更新的具体方法为：当两个操作相比的时候，其中一个操作有更小的被采样次数，并且精度更高，提升该操作被采样的概率，反之，当一个操作有更大的被采样次数，并且精度更低，降低该操作被采样的概率，公式表达为：
其中，为指示函数，当输入为真时，返回1，其余则返回0。
一种基于多项式分布学习的神经网络结构检索方法
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