一种用于长尾数据集的神经架构搜索方法

本发明涉及长尾学习技术领域，公开了一种用于长尾数据集的神经架构搜索方法，分别从搜索空间和搜索策略两个方面对可微分架构搜索方法进行改进，以得到适用于长尾医疗数据集上的神经网络，对可微分架构搜索方法的改进包括，构建新搜索空间：将可微分架构搜索方法中的搜索空间的扩张卷积和可分离卷积，依次替换为长尾聚合卷积和长尾层次卷积，得到新搜索空间；搜索策略改进，包括在可微分架构搜索方法中引入尾部感知损失、在可微分架构搜索方法中增加对架构权重的正则化强度。本发明定义新的适合长尾数据的搜索空间，并且在新的搜索空间上实施新的搜索策略，为长尾数据环境下进行架构搜索提供了一种可靠的解决方法。