一种面向芯片设计的神经架构搜索方法

本发明公开了一种面向芯片设计的神经架构搜索方法，该方法包括：使用经过训练的包含多种卷积算子的大型神经网络构建超网络；然后使用随机松弛方法转化不可微分的目标函数为可微分目标函数，利用实验将芯片的性能建模为硬件模型；利用多变量几何信息优化搜索方法，结合蒙特卡洛法估计梯度进行神经网络结构和神经网络参数的优化；基于实验对特定芯片的硬件性能进行建模，结合基于实验获取的硬件模型，采用动态规划方法对已训练的超网络进行结构搜索，确定最终的目标网络。本发明可以在计算能力受限或者具有特定性能要求的芯片上高效地搜索出最优高效的网络结构。