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摘要
本发明公开了一种神经网络架构的搜索方法及装置,所述方法包括：对当前神经网络架构图进行训练,获得训练后的神经网络架构图和对应的评估值；根据所述训练后的神经网络架构图和对应的评估值,拟合多元高斯过程函数；根据所述多元高斯过程函数构建采集函数,对所述采集函数进行优化搜索；对上述步骤在设定时间内反复操作,获得所述评估值最大的神经网络架构图。解决了现有技术中的神经网络架构搜索算法存在准确率低、搜索过程耗时、模型结果参数量过多的技术问题。基于贝叶斯优化方法来搜索神经网络架构,通过蒙特卡洛树搜索来优化算法中的采集函数,达到了在较短时间内搜索得到准确率比较高,且模型参数量少的神经网络架构的技术效果。
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