用于获取网络的方法及装置制造方法及图纸

本公开的实施例公开了用于获取网络的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：获取网络生成信息；查询网络特征空间内对应上述网络生成信息的初始目标网络参数序列；将上述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到上述网络空间内对应上述网络生成信息的目标网络。该实施方式降低了搜索网络的数据处理量，加快了搜索目标网络的速度和有效性。

【技术实现步骤摘要】
用于获取网络的方法及装置
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及用于获取网络的方法及装置。
技术介绍
为了适应多种应用场景的需要，技术人员构建网络空间。网络空间可以包含多种不同类型的网络。技术人员可以通过神经网络架构搜索技术(NeuralArchitectureSearch，简称NAS)在网络空间搜索指定网络结构参数对应的网络结构。
技术实现思路
本公开的实施例提出了用于获取网络的方法及装置。第一方面，本公开的实施例提供了一种用于获取网络的方法，该方法包括：获取网络生成信息，上述网络生成信息包括网络结构参数，用于查找网络空间内满足上述网络结构参数的网络；查询网络特征空间内对应上述网络生成信息的初始目标网络参数序列，其中，上述网络特征空间为上述网络空间降维后的网络空间；将上述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到上述网络空间内对应上述网络生成信息的目标网络，上述空间转换模型用于表征上述网络特征空间内的初始目标网络参数序列与上述网络空间内的目标网络之间的对应关系。在一些实施例中，上述将上述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到上述网络空间内对应上述网络生成信息的目标网络，包括：将上述初始目标网络参数序列导入空间转换模型，得到上述网络空间上对应上述初始目标网络参数序列的原始目标网络参数序列；对上述原始目标网络参数序列进行解析，得到上述网络空间内对应上述网络生成信息的目标网络。在一些实施例中，上述网络特征空间通过以下步骤得到：获取网络空间的方差序列；根据上述方差序列的前第一设定数量个方差得到第一维轴；基于上述第一维轴和上述方差序列构建多维轴，并通过上述第一维轴和多维轴构建网络特征空间。在一些实施例中，上述获取网络空间的方差序列，包括：查询上述网络空间包含的至少一个网络结构中每个网络结构的网络结构参数序列；通过上述至少一个网络结构参数序列构建参数空间，并确定上述至少一个网络结构参数序列在参数空间中的至少一个点；计算上述网络空间对应的至少一个网络结构参数序列中任意两个网络结构参数序列之间的方差，得到对应上述网络空间的至少一个方差；将上述至少一个方差按照从大到小的顺序排列得到方差序列。在一些实施例中，上述基于上述第一维轴和上述方差序列构建多维轴，包括：响应于上述方差序列存在大于方差阈值的方差，基于与当前维轴垂直的平面和上述方差序列拟合得到下一维轴。在一些实施例中，上述基于与当前维轴垂直的平面和上述方差序列拟合得到下一维轴，包括：将上述方差序列中的前第二设定数量个方差在上述参数空间上的点拟合得到的、位于上述平面上的直线设置为下一维轴。在一些实施例中，上述通过上述第一维轴和多维轴构建网络特征空间，包括：对上述第一维轴和多维轴对应的网络结构参数序列进行特征参数提取，得到网络结构特征参数序列；通过上述网络结构特征参数序列构建网络特征空间。在一些实施例中，上述空间转换模型通过以下步骤得到：获取上述网络特征空间中的样本网络结构特征参数序列，以及上述网络空间中的、对应上述样本网络结构特征参数序列的样本网络结构参数序列；将上述样本网络结构特征参数序列作为输入，并与上述样本网络结构特征参数序列对应的样本网络结构参数序列作为输出，训练得到空间转换模型。第二方面，本公开的实施例提供了一种用于获取网络的装置，该装置包括：信息获取单元，被配置成获取网络生成信息，上述网络生成信息包括网络结构参数，用于查找网络空间内满足上述网络结构参数的网络；初始目标网络参数序列查询单元，被配置成查询网络特征空间内对应上述网络生成信息的初始目标网络参数序列，其中，上述网络特征空间为上述网络空间降维后的网络空间；目标网络获取单元，被配置成将上述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到上述网络空间内对应上述网络生成信息的目标网络，上述空间转换模型用于表征上述网络特征空间内的初始目标网络参数序列与上述网络空间内的目标网络之间的对应关系。在一些实施例中，上述目标网络获取单元包括：序列转换子单元，被配置成将上述初始目标网络参数序列导入空间转换模型，得到上述网络空间上对应上述初始目标网络参数序列的原始目标网络参数序列；序列还原子单元，被配置成对上述原始目标网络参数序列进行解析，得到上述网络空间内对应上述网络生成信息的目标网络。在一些实施例中，上述装置包括网络特征空间构建单元，被配置成构建网络特征空间，上述网络特征空间构建单元包括：方差序列获取子单元，被配置成获取网络空间的方差序列；第一维轴获取子单元，被配置成根据上述方差序列的前第一设定数量个方差得到第一维轴；网络特征空间构建子单元，被配置成基于上述第一维轴和上述方差序列构建多维轴，并通过上述第一维轴和多维轴构建网络特征空间。在一些实施例中，上述方差序列获取子单元包括：参数序列查询模块，被配置成查询上述网络空间包含的至少一个网络结构中每个网络结构的网络结构参数序列；参数空间构建模块，被配置成通过上述至少一个网络结构参数序列构建参数空间，并确定上述至少一个网络结构参数序列在参数空间中的至少一个点；方差计算模块，被配置成计算上述网络空间对应的至少一个网络结构参数序列中任意两个网络结构参数序列之间的方差，得到对应上述网络空间的至少一个方差；方差序列生成模块，被配置成将上述至少一个方差按照从大到小的顺序排列得到方差序列。在一些实施例中，上述网络特征空间构建子单元包括：轴生成模块，响应于上述方差序列存在大于方差阈值的方差，被配置成基于与当前维轴垂直的平面和上述方差序列拟合得到下一维轴。在一些实施例中，上述轴生成模块包括：轴生成子模块，被配置成将上述方差序列中的前第二设定数量个方差在上述参数空间上的点拟合得到的、位于上述平面上的直线设置为下一维轴。在一些实施例中，上述网络特征空间构建子单元包括：网络结构特征参数序列获取模块，被配置成对上述第一维轴和多维轴对应的网络结构参数序列进行特征参数提取，得到网络结构特征参数序列；网络特征空间构建模块，被配置成通过上述网络结构特征参数序列构建网络特征空间。在一些实施例中，上述装置包括空间转换模型训练单元，被配置成训练空间转换模型，上述空间转换模型训练单元包括：样本获取子单元，被配置成获取上述网络特征空间中的样本网络结构特征参数序列，以及上述网络空间中的、对应上述样本网络结构特征参数序列的样本网络结构参数序列；空间转换模型训练子单元，被配置成将上述样本网络结构特征参数序列作为输入，并与上述样本网络结构特征参数序列对应的样本网络结构参数序列作为输出，训练得到空间转换模型。第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面的用于获取网络的方法。第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的用于获取网络的方法。本公开的实施例提供的用于获取网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于获取网络的方法，包括：/n获取网络生成信息，所述网络生成信息包括网络结构参数，用于查找网络空间内满足所述网络结构参数的网络；/n查询网络特征空间内对应所述网络生成信息的初始目标网络参数序列，其中，所述网络特征空间为所述网络空间降维后的网络空间；/n将所述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到所述网络空间内对应所述网络生成信息的目标网络，所述空间转换模型用于表征所述网络特征空间内的初始目标网络参数序列与所述网络空间内的目标网络之间的对应关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于获取网络的方法，包括：
获取网络生成信息，所述网络生成信息包括网络结构参数，用于查找网络空间内满足所述网络结构参数的网络；
查询网络特征空间内对应所述网络生成信息的初始目标网络参数序列，其中，所述网络特征空间为所述网络空间降维后的网络空间；
将所述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到所述网络空间内对应所述网络生成信息的目标网络，所述空间转换模型用于表征所述网络特征空间内的初始目标网络参数序列与所述网络空间内的目标网络之间的对应关系。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述初始目标网络参数序列导入预先训练的空间转换模型，得到所述网络空间内对应所述网络生成信息的目标网络，包括：
将所述初始目标网络参数序列导入空间转换模型，得到所述网络空间上对应所述初始目标网络参数序列的原始目标网络参数序列；
对所述原始目标网络参数序列进行解析，得到所述网络空间内对应所述网络生成信息的目标网络。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络特征空间通过以下步骤得到：
获取网络空间的方差序列；
根据所述方差序列的前第一设定数量个方差得到第一维轴；
基于所述第一维轴和所述方差序列构建多维轴，并通过所述第一维轴和多维轴构建网络特征空间。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取网络空间的方差序列，包括：
查询所述网络空间包含的至少一个网络结构中每个网络结构的网络结构参数序列；
通过所述至少一个网络结构参数序列构建参数空间，并确定所述至少一个网络结构参数序列在参数空间中的至少一个点；
计算所述网络空间对应的至少一个网络结构参数序列中任意两个网络结构参数序列之间的方差，得到对应所述网络空间的至少一个方差；
将所述至少一个方差按照从大到小的顺序排列得到方差序列。


5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述第一维轴和所述方差序列构建多维轴，包括：
响应于所述方差序列存在大于方差阈值的方差，基于与当前维轴垂直的平面和所述方差序列拟合得到下一维轴。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于与当前维轴垂直的平面和所述方差序列拟合得到下一维轴，包括：
将所述方差序列中的前第二设定数量个方差在所述参数空间上的点拟合得到的、位于所述平面上的直线设置为下一维轴。


7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述通过所述第一维轴和多维轴构建网络特征空间，包括：
对所述第一维轴和多维轴对应的网络结构参数序列进行特征参数提取，得到网络结构特征参数序列；
通过所述网络结构特征参数序列构建网络特征空间。


8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述空间转换模型通过以下步骤得到：
获取所述网络特征空间中的样本网络结构特征参数序列，以及所述网络空间中的、对应所述样本网络结构特征参数序列的样本网络结构参数序列；
将所述样本网络结构特征参数序列作为输入，并与所述样本网络结构特征参数序列对应的样本网络结构参数序列作为输出，训练得到空间转换模型。


9.一种用于获取网络的装置，包括：
信息获取单元，被配置成获取网络生成信息，所述网络生成信息包括网络结构参数，用于查找网络空间内满足所述网络结构参数的网络；
初始目标网络参数序列查询单元，被配置成查询网络特征空间内对应所述网络生成信息的初始目标网络参数序列，其中，所述网络特征空间为所述网络空间降维后的网络空间；
目标网络获取单元，被配置成将所述初始目标网络参数序列导入预先训练的...

【专利技术属性】
技术研发人员：希滕，张刚，温圣召，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11