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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司申请的专利神经网络架构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN115965068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202111189185.1，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权神经网络架构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质是由赵娟萍设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络架构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种神经网络架构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质，属于机器学习领域。该方法包括：确定子网络，子网络为神经网络架构中的可微网络，子网络由至少两个节点以及连接节点的边构成，连接节点的边用于表征神经网络中的基本操作；基于第一训练数据集，确定子网络的网络损失；通过优化网络参数以最小化网络损失，网络参数包括架构参数和模型参数，架构参数用于表征基本操作的权重，模型参数用于表征基本操作的操作方式；基于网络参数在优化过程的变化趋势和或优化结果，从优化后的网络参数中确定目标网络参数；基于目标网络参数生成优化后的子网络。本申请实施例的方案能够避免网络参数优化过程中网络参数选择极端化。

本发明授权神经网络架构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络架构的优化方法，其特征在于，所述方法包括： 确定子网络，所述子网络为神经网络架构中的可微网络，所述子网络由至少两个节点以及连接节点的边构成，所述连接节点的边用于表征神经网络中的基本操作，所述子网络适用于图像分类； 基于网络参数和范围尺寸，确定网络参数范围，所述网络参数范围是以所述网络参数为中心的参数范围； 基于参数选取步长，确定所述网络参数范围内的候选网络参数，所述参数选取步长在神经网络架构的优化过程中随网络损失调整； 对于所述网络参数范围内的所述候选网络参数，将第一训练数据集中的训练数据输入采用所述候选网络参数的所述子网络，得到所述子网络的网络输出，所述第一训练数据集为图像数据集，所述第一训练数据集中训练数据对应的真实值为图像分类标签； 基于所述网络输出确定所述候选网络参数对应的候选网络损失； 将各个所述候选网络参数对应的所述候选网络损失的损失之和，确定为所述子网络在所述网络参数范围内的所述网络损失； 通过优化网络参数以最小化所述网络损失，所述网络参数包括架构参数和模型参数，所述架构参数用于表征所述基本操作的权重，所述模型参数用于表征所述基本操作的操作方式； 基于优化后的所述架构参数的降序，将前k个架构参数确定为目标架构参数，k为大于1的整数；以及，确定优化过程中呈上升趋势的架构参数，将所述呈上升趋势的架构参数确定为所述目标架构参数，其中，在优化过程中的变化趋势为架构参数随优化时间的变化趋势； 将优化后的所述模型参数中，所述目标架构参数对应的模型参数确定为目标模型参数； 基于目标网络参数生成优化后的所述子网络，所述目标网络参数包括所述目标架构参数和所述目标模型参数。

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