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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明提供了一种基于注意力机制的扩散模型架构搜索方法和系统，所述方法包括：构建扩散模型超网架构，并将注意力机制加入到超网的每个输入节点之后用于特征图的选择，以减少超网前向传播和反向传播过程中的计算量。然后，再将注意力机制加入到超网的候选操作输出特征图之后，以计算每个候选操作的重要性，进而引导选择最优子网。最后，训练超网架构直到收敛，并选择出每条边中注意力权重最大的操作构建最优子网。与传统扩散模型架构搜索相比，本发明的基于注意力机制的扩散模型架构搜索具有稳定、快速的优点。这种方法相比传统的优化方法具有更高的效率和更好的搜索性能，能够更快地找到适合任务的最优神经网络架构。
主权项：1.一种基于注意力机制的扩散模型架构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建一个扩散模型骨干架构超网；步骤2，向扩散模型骨干架构超网加入注意力机制，以计算输入节点中每个特征图的注意力权重；步骤3，根据步骤2中计算的注意力权重从每个输入节点中选择出特征图参与前向传播；步骤4，向扩散模型骨干架构超网每条边的候选操作后加入注意力机制，以计算每条边中所有候选操作输出特征图的注意力权重；步骤5，训练扩散模型骨干架构超网，直至目标函数达到收敛；步骤6，将步骤4中计算的注意力权重进行累加，以得到扩散模型骨干架构超网收敛时每条边所对应注意力权重最大的操作，并根据操作构建最优子网。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于注意力机制的扩散模型架构搜索方法和系统
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