[發明專利]神經網絡模型搜索方法、裝置以及電子設備

有效

• 申請號: 202010117434.5
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111340222B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發明（設計）人: 希滕;張剛;溫圣召
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06N3/082
• 分類號: G06N3/082;G06N3/04
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 曹娜

1.一種神經網絡模型搜索方法，其特征在于，包括：

將第一網絡模型發送至多個服務器，以使所述多個服務器中的每個服務器根據所述第一網絡模型生成對應的鄰居網絡模型；

接收所述每個服務器反饋的鄰居網絡模型的性能指標；

根據所述性能指標，對網絡模型生成器進行更新；

在更新后的網絡模型生成器生成第二網絡模型后，以所述第二網絡模型作為所述第一網絡模型，重新執行所述將第一網絡模型發送至多個服務器，以使所述多個服務器中的每個服務器根據所述第一網絡模型生成對應的鄰居網絡模型的步驟，直至所述網絡模型生成器收斂；

以更新后得到的網絡模型生成器生成的網絡模型作為神經網絡模型搜索的結果；

其中，所述多個服務器包括第一服務器，所述根據所述性能指標，對網絡模型生成器進行更新，包括：

在所述第一服務器反饋的第一鄰居網絡模型的性能指標大于所述第一網絡模型的性能指標的情況下，計算所述第一鄰居網絡模型的性能指標與所述第一網絡模型的性能指標的差；

根據計算得到的性能指標的差以及所述第一服務器對應的當前迭代輪次，對所述網絡模型生成器進行更新。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個服務器還包括第二服務器，所述根據所述性能指標，對網絡模型生成器進行更新，還包括：

在所述第二服務器反饋的第二鄰居網絡模型的性能指標大于所述第二網絡模型的性能指標的情況下，計算所述第二鄰居網絡模型的性能指標與所述第二網絡模型的性能指標的差；

根據計算得到的性能指標的差以及所述第二服務器對應的當前迭代輪次，對所述網絡模型生成器進行更新。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個服務器包括第三服務器，所述接收所述每個服務器反饋的鄰居網絡模型的性能指標，包括：

在所述第三服務器反饋的第三鄰居網絡模型的性能指標小于所述第一網絡模型的性能指標的情況下，所述網絡模型生成器按照預設的接收概率接收所述第三鄰居網絡模型。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述網絡模型生成器收斂的條件包括：

更新后的網絡模型生成器生成的網絡模型的性能指標與更新前的網絡模型生成器生成的網絡模型的性能指標相同；或者，

迭代更新處理的次數達到預設次數。

5.如權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述網絡模型生成器包括基于模擬退火算法的網絡模型。

6.一種神經網絡模型搜索方法，其特征在于，包括：

獲取網絡模型生成器生成的第一網絡模型，根據所述第一網絡模型生成對應的鄰居網絡模型；

評估所述鄰居網絡模型的性能指標，并將所述鄰居網絡模型的性能指標發送至所述網絡模型生成器，以根據所述性能指標對網絡模型生成器進行更新；

獲取更新后的網絡模型生成器生成的第二網絡模型，以所述第二網絡模型作為所述第一網絡模型，重新執行所述獲取網絡模型生成器生成的第一網絡模型，根據所述第一網絡模型生成對應的鄰居網絡模型的步驟，直至所述網絡模型生成器收斂；

以更新后得到的網絡模型生成器生成的網絡模型作為神經網絡模型搜索的結果；

所述以根據所述性能指標對網絡模型生成器進行更新，包括：

在所述鄰居網絡模型的性能指標大于所述第一網絡模型的性能指標的情況下，計算所述鄰居網絡模型的性能指標與所述第一網絡模型的性能指標的差，并根據計算得到的性能指標的差對網絡模型生成器進行更新。