神经网络搜索方法及装置、设备、存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115905663A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202111154988.3(22)申请日2021.09.29(71)申请人哲库科技（上海）有限公司地址200120上海市浦东新区自由贸易试验区盛夏路61弄1号8层（房产登记楼层7层）01室(72)发明人赵娟萍(74)专利代理机构北京派特恩知识产权代理有限公司11270专利代理师侯艳华张颖玲(51)Int.Cl.G06F16/953(2019.01)G06N3/04(2023.01)G06N3/08(2023.01)权利要求书2页说明书11页附图7页(54)发明名称神经网络搜索方法及装置、设备、存储介质(57)摘要本申请公开了神经网络搜索方法及装置、设备、存储介质；其中，所述方法包括：构建第一网络单元；其中，所述第一网络单元包括多个网络节点和多个候选算子，所述多个网络节点中的任意两个均通过多个操作分支相连接，每个操作分支对应于所述多个候选算子中的一个；通过第一图像样本数据集，对所述第一网络单元的架构参数进行训练，直至达到第一终止条件时，得到第二网络单元；根据所述架构参数在训练过程中的数值变化趋势，从所述第二网络单元中选取目标操作分支；根据所述目标操作分支对应的候选算子和连接的网络节点，确定第三网络单元。CN115905663ACN115905663A权利要求书1/2页1.一种神经网络搜索方法，其特征在于，所述方法包括：构建第一网络单元；其中，所述第一网络单元包括多个网络节点和多个候选算子，所述多个网络节点中的任意两个均通过多个操作分支相连接，每个操作分支对应于所述多个候选算子中的一个；通过第一图像样本数据集，对所述第一网络单元的架构参数进行训练，直至达到第一终止条件时，得到第二网络单元；根据所述架构参数在训练过程中的数值变化趋势，从所述第二网络单元中选取目标操作分支；根据所述目标操作分支对应的候选算子和连接的网络节点，确定第三网络单元。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据得到的一个或多个不同的第三网络单元，构建第一网络模型；通过第二图像样本数据集，对所述第一网络模型的网络参数进行训练，直至达到第二终止条件时，得到第二网络模型；其中，所述第二网络模型用于对待处理图像执行质量提升任务或推理任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据得到的一个或多个不同的第三网络单元，构建第一网络模型，包括：将所述一个或多个不同的第三网络单元进行多次堆叠，得到所述第一网络模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述质量提升任务至少包括以下至少之一：ISP芯片执行的处理流程中的图像处理任务、图像复原任务、目标对象去除任务。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述架构参数在训练过程中的数值变化趋势，从所述第二网络单元中选取目标操作分支，包括：从数值变化趋势呈上升趋势的架构参数中，确定目标架构参数；将所述目标架构参数在所述第二网络单元中对应的操作分支，确定为目标操作分支。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一图像样本数据集，对所述第一网络单元的架构参数进行训练，直至达到第一终止条件时，得到第二网络单元，包括：通过所述第一图像样本数据集，对所述第一网络单元的架构参数和网络参数进行交替训练，直至达到所述第一终止条件时，得到所述第二网络单元。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标操作分支对应的候选算子和连接的网络节点，确定第三网络单元，包括：根据所述目标操作分支对应的候选算子和连接的网络节点，确定候选操作路径；其中，所述候选操作路径为自起始网络节点经过所述目标操作分支到达最终网络节点的路径；在确定的候选操作路径为多个的情况下，确定每一所述候选操作路径的性能评价参数；以及，将性能评价参数满足条件的候选操作路径确定为所述第三网络单元；在确定的候选操作路径为一个的情况下，将所述一个候选操作路径作为所述第三网络单元。8.一种神经网络搜索装置，其特征在于，包括：构建模块，用于构建第一网络单元；其中，所述第一网络单元包括多个网络节点和多个候选算子，所述多个网络节点中的任意两个均通过多个操作分支相连接，每个操作分支对2CN115905663A权利要求书2/2页应于所述多个候选算子中的一个；训练模块，用于通过第一图像样本数据集，对所述第一网络单元的架构参数进行训练，直至达到第一终止条件时，得到第二网络单元；选择模块，用于根据所述架构参数在训练过程中的数值变化趋势，从所述第二网络单元中选取目标操作分支；确定模块，用于根据所述目标操作分支对应的候选算子和连接的网络节点，确定第三网络单元。9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可