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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种神经网络架构搜索方法、装置、电子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：CN116108384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211671424.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种神经网络架构搜索方法、装置、电子设备及存储介质是由胡中源;薛羽;朱陈陈设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络架构搜索方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络架构搜索方法、装置、电子设备及存储介质，属于自动化机器学习技术领域，方法包括：获取初始数据集；对所述初始数据集进行预处理，获取训练数据集；利用所述训练数据集对分类模型进行训练；根据遗传算法进行神经网络架构搜索，并利用经过训练的分类模型评估网络种群中个体网络的适应度；根据适应度评估结果，获取性能优秀的深度神经网络。该方法能够节省神经网络架构搜索过程中模型训练的时间，降低使用者对硬件的要求，在短时间内获得性能优异的深度神经网络。

本发明授权一种神经网络架构搜索方法、装置、电子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搜索方法，其特征在于，包括： 获取初始数据集； 对所述初始数据集进行预处理，获取训练数据集； 利用所述训练数据集对预构建的分类模型进行训练； 根据遗传算法进行神经网络架构搜索，并利用经过训练的分类模型评估网络种群中个体网络的适应度； 根据适应度评估结果，获取性能优秀的神经网络； 获取初始数据集包括： 获取初始样本，并对所述初始样本进行编码； 将所述初始样本的精度作为其对应的标签； 由所述初始样本的编码和标签共同构成所述初始数据集； 所述初始样本的精度为所述神经网络对图像进行分类时的准确率，即分类正确的图像个数与进行分类的图像总数的比率； 对所述初始数据集进行预处理，获取训练数据集包括： 选取所述初始数据集中任意两个编码进行配对； 根据配对后的两个编码，赋予其中一个编码数字标签1，赋予另一个编码数字标签0； 按照从四个编码中两两配对选取的方式，构建训练数据集； 利用经过训练的分类模型评估网络种群中个体网络的适应度包括： 将所述适应度初始化为0； 将所述训练数据集输入至所述分类模型； 若所述分类模型的输出结果为1，则给数字标签1所对应的编码侧网络的适应度加1分； 若所述分类模型的输出结果为0，则给数字标签0所对应的编码侧网络的适应度加1分。

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