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本公开提供了一种超网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习等领域。具体实现方案为：基于预设超网络进行N次迭代操作，得到目标超网络；其中，N次迭代操作中的第i次迭代操作，包括：在使用第i‑1组超网络参数的预设超网络的搜索空间中选取m个子网络；基于第i‑1组超网络参数对m个子网络进行评估，得到第i个概率模型；基于第i‑1个概率模型的超参数与第i个概率模型的超参数之间的互信息，得到第i组超网络参数；在i等于预设阈值N的情况下，将使用第i组超网络参数的预设超网络作为目标超网络。根据本公开实施例的方案，可以提升搜索到的子网络的性能。
