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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种免训练的神经网络架构搜索方法及相关设备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：CN115186810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210798777.1，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种免训练的神经网络架构搜索方法及相关设备是由陈芳林;周家旺;裴文杰;卢光明设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种免训练的神经网络架构搜索方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种免训练的神经网络架构搜索方法及相关设备。方法包括：选取至少两个网络输入数据分别输入至目标超网中，获取各个网络输入数据分别对应的网络线性映射输出，其中，目标超网中包括预设数量个节点，相邻的两个节点之间包括至少一个连接，每个连接对应一种神经网络操作；根据各个网络线性映射输出之间的差异确定目标超网的评价值；计算目标超网中每个连接的重要性，其中，目标超网中每一条连接的重要性反映该连接对目标超网的评价值的影响；根据目标超网中各个连接的重要性在目标超网中删除至少一个连接，并重复执行计算目标超网中每个连接的重要性的步骤，直至目标超网为一个单一的神经网络。本发明可以降低神经网络架构搜索的耗时。

本发明授权一种免训练的神经网络架构搜索方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种免训练的神经网络架构搜索方法，其特征在于，所述方法包括： 选取至少两个网络输入数据分别输入至目标超网中，获取各个所述网络输入数据分别对应的网络线性映射输出，其中，所述目标超网中包括预设数量个节点，相邻的两个节点之间包括至少一个连接，每个连接对应一种神经网络操作； 所述预设数量根据神经网络待执行的任务来确定，所述任务包括图像分类任务、图像超分任务和目标跟踪任务； 所述获取各个所述网络输入数据分别对应的网络线性映射输出，包括： 对于目标节点：分别采用所述目标节点和所述目标节点的上一个相邻节点之间的每个连接对应的神经网络操作对所述目标节点的上一个相邻节点的节点输入数据进行计算，得到多个节点输出数据，将所述多个节点输出数据连接，得到所述目标节点的节点输入数据； 其中，所述超网中的第一个节点的节点输入数据为所述网络输入数据； 根据各个所述网络线性映射输出之间的差异确定所述目标超网的评价值； 所述根据各个所述网络线性映射输出之间的差异确定所述目标超网的评价值，包括： 根据所述网络线性映射输出和对应的所述网络输入数据获取所述目标超网对应的映射函数的雅克比行列式； 将各个所述雅克比行列式组合得到目标矩阵； 计算所述目标矩阵中的元素的相关系数矩阵； 根据所述相关系数矩阵计算所述目标超网的评价值，以增强所述相关系数矩阵和所述目标超网的网络性能之间的相关性； 计算所述目标超网中每个连接的重要性，其中，所述目标超网中每一条连接的重要性反映该连接对所述目标超网的评价值的影响； 根据所述目标超网中各个连接的重要性在所述目标超网中删除至少一个连接，并重复执行所述计算所述目标超网中每个连接的重要性的步骤，直至所述目标超网为一个单一的神经网络； 通过免训练的方式实现神经网络架构搜索，降低计算量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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