一种面向大规模分布式系统的轻量化模型自动搜索方法

本申请公开了一种面向大规模分布式系统的轻量化模型自动搜索方法。本方法首先找到在给定任务上性能最佳的神经网络架构，随机或使用预定义的初始网络架构作为起点，选择模块化单元，迭代计算单元级别相似性和网络级别相似性，直到达到预定的搜索次数或达到性能阈值。根据搜索过程中得到的最佳网络架构，作为最终的轻量化模型输出，本申请实现了更加高效的大规模分布式系统的轻量化自动搜索。