[发明专利]基于网络架构搜索的模型构建方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，所述方法的步骤包括，

将预设的节点数和操作数进行组合，得到第一数量个构建方案，将每个构建方案表示为一个多维向量，将第一数量个构建方案对应的多维向量构建为初始种群；

采用交叉变异的方法基于初始种群获得新种群，所述新种群中的多维向量的数量与初始种群中的多维向量的数量相等；

将新种群和初始种群中的多维向量进行融合，得到融合种群，所述融合种群中包括新种群和初始种群中任一个多维向量；

基于预设的搭建目标的数量在杨辉三角中确定第一范围，基于融合种群中的多维向量的数量在所述第一范围中划分第二范围，计算在杨辉三角中的第二范围中的参数之和，该参数之和即为参考点数量，基于采样参考点方法将每个参考点表示为参考点向量；

采用非支配排序的方式对融合种群中的多维向量进行等级划分，将多维向量所处的等级与阈值等级进行对比，建立第一向量集；

获取所述阈值等级下一等级的多维向量，分别计算该等级的每个多维向量与每个参考点向量之间的距离，输出距离较近的第二数量个多维向量，建立第二向量集；

将第一向量集和第二向量集合并为目标向量集，获取目标向量集中的多维向量所对应的构建方案为目标方案。

2.根据权利要求1所述的基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，所述方法的步骤还包括，基于模型预设的搭建目标对多个目标方案进行筛选，得到最终方案。

3.根据权利要求1或2所述的基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，基于预设的搭建目标的数量在杨辉三角中确定第一范围的步骤包括，

获取杨辉三角的中参数上角标为搭建目标的数量的参数，将上角标为搭建目标的数量的所有参数作为初始范围，若搭建目标的数量为M，则初始范围为

基于第一边界条件对初始范围的一侧边界进行限定，将完成限定的初始范围作为第一范围。

4.根据权利要求3所述的基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，基于第一边界条件对初始范围的一侧边界进行限定的步骤中，第一边界条件为：

T_min＝2M-1；

T_min表示初始范围中参数下角标的最小值，M为搭建目标的数量。

5.根据权利要求1或4所述的基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，基于融合种群中的多维向量的数量在所述第一范围中划分第二范围的步骤包括，

基于融合种群中的多维向量数量计算边界阈值；

将所述边界阈值与第一范围中的参数由大到小进行对比，得到第二边界，基于所述第二边界对第一范围进行限定，得到第二范围。

6.根据权利要求1所述的基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，非支配排序划分的每个等级中包括至少一个多维向量，采用非支配排序的方式对融合种群中的多维向量进行等级划分，将多维向量所处的等级与阈值等级进行对比，建立第一向量集的步骤包括：

所述目标向量集中的多维向量个数预设为第三预定个数；

获取每个等级中的多维向量的数量，基于等级顺序，由等级较高的向等级较低的等级对多维向量的数量进行叠加，每次完成叠加后，将当前叠加得到的多维向量的总数与第三预定个数进行对比，直到叠加至等级δ时，等级1至等级δ中多维向量的总数大于第三预定个数；

将等级δ-1作为阈值等级。

7.根据权利要求6所述的基于网络架构搜索的模型构建方法，其特征在于，建立第一向量集的步骤还包括，

将等级1至至等级δ-1中所有的多维向量进行汇总，作为第一向量集。