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申请/专利权人：南京羽丰视讯科技有限公司

摘要：本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了神经网络模型的结构搜索方法和装置。该方法包括：采用控制器从预设的网络结构搜索空间中搜索出候选网络结构；利用YUV图像训练数据训练候选网络结构；获取训练完成的候选网络结构的性能信息，根据训练完成的候选网络结构的性能信息生成反馈信息，并将反馈信息反馈至控制器，以使控制器基于反馈信息进行更新后从网络结构搜索空间中搜索出新的候选网络结构；响应于确定基于当前训练完成的候选网络结构的性能信息生成的反馈信息达到预设的收敛条件，基于当前训练完成的候选网络结构生成用于YUV图像数据的神经网络模型结构。该方法可以自动搜索出适合处理YUV图像数据的神经网络模型结构。

主权项：1.一种神经网络模型的结构搜索方法，包括：采用控制器从预设的网络结构搜索空间中搜索出候选网络结构和所述候选网络结构对应的图像尺寸；基于所述候选网络结构对应的图像尺寸，获取YUV图像训练数据，利用所述YUV图像训练数据训练所述候选网络结构；获取训练完成的候选网络结构的性能信息，根据所述训练完成的候选网络结构的性能信息生成反馈信息，并将所述反馈信息反馈至所述控制器，以使所述控制器基于所述反馈信息进行更新后从预设的网络结构搜索空间中搜索出新的候选网络结构；响应于确定基于当前训练完成的候选网络结构的性能信息生成的反馈信息达到预设的收敛条件，基于当前训练完成的候选网络结构生成用于YUV图像数据的神经网络模型结构；所述基于所述候选网络结构对应的图像尺寸，获取YUV图像训练数据，包括：将获取到的RGB图像样本数据转换为YUV图像样本数据，并将所述YUV图像样本数据的图像尺寸转换至所述预设的网络结构搜索空间中确定出的所述候选网络结构对应的图像尺寸；或者，所述候选网络结构中增加了用于转换图像尺寸的网络层，获取到的YUV图像训练数据输入至网络结构中后，经过该网络层转换至搜索出的图像尺寸，经过搜索出的候选网络结构进行处理；所述利用所述YUV图像训练数据训练所述候选网络结构包括：利用所述候选网络结构对所述YUV图像训练数据执行清晰度转换、图像中指定对象的变换或优化的处理任务；基于所述候选网络结构执行所述处理任务的误差反向传播迭代调整所述候选网络结构的参数。

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百度查询： 南京羽丰视讯科技有限公司 神经网络模型的结构搜索方法和装置