[发明专利]一种模型搜索方法、装置、设备及存储介质、程序产品

说明书

本申请提供了一种模型搜索方法、装置、设备及存储介质、程序产品；本申请实施例可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车载、医疗等各种场景，涉及人工智能技术；该方法包括：基于搜索数据集，从搜索空间中为目标超网络中的多个网络单元分别搜索网络粒度的第一权值和算子粒度的多个第二权值；依据第一权值，从目标超网络的多个网络单元中提取至少两个目标网络单元，并利用至少两个目标网络单元连接得到目标网络结构；基于多个第二权值和多个操作算子，生成目标网络结构的每个目标网络单元所对应的目标算子；利用目标算子和每个目标网络单元，构建得到目标搜索模型，完成模型搜索。通过本申请，能够提高模型搜索的性能。

技术领域

本申请涉及人工智能领域中的计算机视觉技术，尤其涉及一种模型搜索方法、装置、设备及存储介质、程序产品。

背景技术

模型搜索是指针对图像处理任务，从超网络中搜索出最合适的网络模型，以提高针对图像处理任务的处理效果的过程。模型搜索可以广泛应用到图像分割、图像识别等场景中。

相关技术中的模型搜索方式，是针对操作算子进行搜索，从而使得搜索得到网络模型在结构上存在局限性，使得搜索到最优的网络模型的难度加大，从而影响了模型搜索的性能。

发明内容

本申请实施例提供一种模型搜索方法、装置、设备及计算机可读存储介质、程序产品，能够提高模型搜索的性能。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种模型搜索方法，包括：

基于搜索数据集，从搜索空间中为目标超网络中的多个网络单元分别搜索网络粒度的第一权值和算子粒度的多个第二权值；其中，所述网络粒度是对搜索模型的外部结构产生影响的权值粒度，所述算子粒度是对搜索模型内部的算子产生影响的权值粒度，所述目标超网络是由所有候选网络结构所构成的集合；

依据所述第一权值，从所述目标超网络的多个网络单元中提取至少两个目标网络单元，并利用至少两个所述目标网络单元连接得到目标网络结构；

基于多个所述第二权值和多个操作算子，生成所述目标网络结构的每个所述目标网络单元所对应的目标算子；

利用所述目标算子和每个所述目标网络单元，构建得到目标搜索模型，完成模型搜索。

本申请实施例提供一种模型搜索装置，包括：

权值搜索模块，用于基于搜索数据集，从搜索空间中为目标超网络中的多个网络单元分别搜索网络粒度的第一权值和算子粒度的多个第二权值；其中，所述网络粒度是对搜索模型的外部结构产生影响的权值粒度，所述算子粒度是对搜索模型的算子产生影响的权值粒度，所述目标超网络是由所有候选网络结构所构成的集合；

结构确定模块，用于依据所述第一权值，从所述目标超网络的多个网络单元中提取至少两个目标网络单元，并利用至少两个所述目标网络单元连接得到目标网络结构；

算子生成模块，用于基于多个所述第二权值和多个操作算子，生成所述目标网络结构的每个所述目标网络单元所对应的目标算子；

模型构建模块，用于利用所述目标算子和每个所述目标网络单元，构建得到目标搜索模型，完成模型搜索。

在本申请的一些实施例中，所述权值搜索模块，还用于基于所述搜索空间，构建稀疏超网络；所述目标超网络的深度和宽度大于所述稀疏超网络的深度和宽度；通过所述搜索数据集将所述稀疏超网络进行迭代更新，从所述搜索空间中确定候选空间；通过所述搜索数据集对所述目标超网络进行迭代更新，从所述候选空间中为所述目标超网络的每个网络单元分别搜索网络粒度的所述第一权值和算子粒度的多个所述第二权值。