【技术实现步骤摘要】
用于创建机器学习系统的方法和设备
[0001]本专利技术涉及一种用于在使用具有最初相同概率路径的架构模型、尤其是“单次模型（One
‑
shot Modell）”的情况下创建机器学习系统的方法、计算机程序和机器可读存储介质。
技术介绍
[0002]用于神经网络的架构搜索的目标是为预给定的数据记录在性能指标/量度的意义上全自动地找到好的网络架构。
[0003]为了使自动架构搜索变得计算高效，在搜索空间中不同的架构可以共享其运算的权重，如例如在通过Pham, H., Guan, M. Y., Zoph, B., Le, Q. V., & Dean, J. (2018). Efficient neural architecture search via parameter sharing. arXiv preprint arXiv:1802.03268所示的单次NAS模型情况下那样。
[0004]在此，单次模型典型地被构造为有向图，其中节点表示数据，并且边表示运算，所述运算表示将边的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于创建机器学习系统的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：提供具有输入节点和输出节点的有向图（11），所述输入节点和输出节点经由多个边（100）和节点连接，其中给每个边分别分配概率，所述概率表征以何种概率抽取相应的边，其中所述概率最初被设置为一个值，使得从相应的边出发直至输出节点的路径以相同的概率被抽取；随机地抽取通过所述图的多个路径并且对与路径相对应的机器学习系统进行训练，以及其中在训练时，对所述机器学习系统的参数和所述路径的边的概率进行适配，使得优化成本函数；和根据经适配的概率来抽取路径并且创建与该路径相对应的机器学习系统。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所选择的节点出发，对直至输出节点的所有可能的路径进行计数，其中从所选择的节点出发连接的那些边的概率的值分别最初被设置为经由那些边伸...
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