一种深度神经网络架构的自适应搜索方法和系统.pdf
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一种深度神经网络架构的自适应搜索方法和系统.pdf
本发明提供了一种深度神经网络架构的自适应搜索方法和系统,旨在保护数据隐私的前提下,降低计算开销和通信开销,实现深度学习从云端分载到终端,提高终端参与效率。所述方法包括:终端调度模块根据终端属性对终端分组;网络架构搜索模块搜索到若干模型架构;决策与聚合模块基于动态训练策略,控制终端组对模型架构进行短期训练测试;根据融合模型架构准确率,得到优选模型架构;优选模型架构满足资源限制,则更新资源限制,进行新一轮迭代,不满足资源限制,则停止迭代;对每轮获得的优选模型架构,进行长期训练,得到每轮对应资源限制下最优模型架
用于优化神经网络架构搜索的方法和装置.pdf
本公开的实施例公开了用于优化神经网络架构搜索的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:基于预定的优化器集合和学习率衰减方案集合生成搜索空间;基于搜索空间生成优化方案序列;基于优化方案序列执行训练步骤:基于优化方案序列训练待搜索的神经网络得到奖励;根据奖励更新优化方案序列;若训练次数达到预定上限或奖励不再增加达到预设的轮次,则结束训练并输出优化方案序列对应的优化器和学习率衰减方案;否则,基于调整后的优化方案序列继续执行上述训练步骤。该实施方式能够使得模型快速收敛,同时可以得到较优的模型精度。
一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法和系统.pdf
本发明提供了一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法和系统,所述方法包括:获取人体形状图和目标衣物图片,通过语义预测网络和Openpose网络获得人体关键点图、人体语义分割图和部分语义分割图;构造变形网络搜索空间,将原衣物掩模和目标衣物图片掩模联接,搜索出衣物变形场;通过衣物变形场将目标衣物变形至目标形态;构造融合网络搜索空间,结合人体形状图、人体关键点图、目标衣物图片和人体语义分割图得到试穿结果。本发明通过神经网络搜索以及双层层次搜索空间,针对不同的衣物种类自动搜索出的衣物变形场,提供了一种成功率高、自由度高
一种并行可微分神经网络架构搜索方法.pdf
本发明公开了一种并行可微分神经网络架构搜索方法,首先构建带有二进制门的双路径超级网络;然后利用sigmoid函数,进行搜索空间连续化;接下来运用梯度下降的方式对所述超级网络进行优化,得到最优基本单元,包括普通单元和归约单元;最后利用得到的基本单元进行堆叠,得到所需的深度神经网络,对深度神经网络进行重训练至网络收敛。通过设计快速并行的可微分神经网络架构搜索方法,显著提高了神经网络架构搜索的速度和性能。
一种网络架构搜索方法和装置.pdf
本发明公开了一种网络架构搜索方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:从搜索空间中选取多个网络架构,网络架构包括多个节点以及多种操作类型;根据权重系数分别对拓扑图中的各节点对应的特征向量进行加权聚合处理,确定加权聚合处理后各节点对应的第一特征向量;根据第一特征向量确定网络架构对应的性能参数;根据损失函数、性能参数以及网络架构对应的实际性能参数确定目标网络架构。该实施方式缩短了确定目标网络架构的搜索耗时,节约了存储空间、提升了搜索效果,保障了所确定的目标网络架构具备良好的性能、并通过设置节