用于分选机的模型搜索方法、分选方法及电子设备

本发明提出一种用于分选机的模型搜索方法、分选方法及电子设备，属于数据处理领域，模型搜索方法包括：对预设的搜索空间进行搜索采样，得到神经网络结构及其对应的超参数和优化算法；根据神经网络结构的规模值，从各神经网络结构中，选择出候选网络结构；基于候选网络结构的超参数和优化算法，分别利用不同物料的多个数据集对候选网络结构进行优化评估，得到候选网络结构的性能指标；根据性能指标，从各候选网络结构中，确定出最优网络结构。如此，使最优网络结构为计算量、参数量等规模值小，且对分选机的多个物料的识别性能最优的模型，从而使得最优网络结构具有广泛适应性，并具有更高的识别精度和更快的推理速度。