基于分层-反馈机制和TEG引导的可微神经架构搜索方法

本发明涉及神经网络架构搜索技术领域，公开了一种基于分层‑反馈机制和TEG引导的可微神经架构搜索方法，包括：分层搜索阶段，搜索网络深度逐步递增，并结合TEG指标进行架构选择，使用可微分架构搜索方法进行神经架构搜索，搜索步骤中包含多个搜索阶段，每个搜索阶段对应一个搜索网络，且随着搜索阶段的增加，对应的搜索网络的单元的数量随之增加，并逐渐接近评估步骤使用的评估网络中的单元的数量；步骤二，反馈搜索阶段：评估网络由最后一个搜索阶段的搜索网络扩充而来，将搜索网络与评估网络整合，并以循环的方式联合训练最后一个搜索阶段的搜索网络和评估网络。很大程度上提高了搜索效率，同时保持了较高的搜索模型的准确性。