发明 2020102747787 用于训练超网络的方法和装置 2024
已下证 人工智能 深度神经网络 数据处理 图像数据 视频处理 1人
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本公开涉及人工智能领域，具体公开了用于训练超网络的方法和装置。该方法包括：初始化待训练的超网络并复制初始化后的超网络得到第一超网络和第二超网络；依次执行多次迭代操作；迭代操作包括：对第一超网络进行采样得到第一子网络序列，对第一子网络序列进行乱序得到第二子网络序列；基于第一超网络训练第一子网络序列，基于第一子网络序列和第二子网络序列的训练结果分别对第一超网络和第二超网络进行拟更新；响应于确定拟更新后的第一超网络与拟更新后的第二超网络的性能之间的差异不超过预设的范围，将拟更新后的第一超网络作为新的第一超网络，将拟更新后的第二超网络作为新的第二超网络，执行下一次迭代操作。该方法提升了超网络的精度。
