一种用于神经网络的基于机器学习的架构搜索方法
公开
摘要
在至少一个实施例中，可区分的神经架构搜索和强化学习被组合在一个框架下以发现具有诸如高精度、低延迟或两者的期望属性的网络架构。在至少一个实施例中，基于泛化误差的搜索目标函数防止选择易于过度拟合的架构。
基本信息
专利标题 ：
一种用于神经网络的基于机器学习的架构搜索方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114600127A
申请号 ：
CN202080072988.6
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-09-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
A·瓦达特A·M·马尔雅刘洺堉J·考茨
申请人 ：
辉达公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
北京市磐华律师事务所
代理人 ：
高伟
优先权 ：
CN202080072988.6
主分类号 ：
G06N3/063
IPC分类号 ：
G06N3/063 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/06
物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现
G06N3/063
采用电的
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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