基于已有知识推理生成结构与系数的神经网络架构搜索方法

本发明公开了一种基于已有知识推理生成结构与系数的神经网络架构搜索方法，包括以下步骤，步骤1：根据数据集的特征，参考专家知识，提取部件信息，构建层次化的部件结构；步骤2：对层次化的部件结构进行简化；步骤3：选取简化后层次化的部件结构中的部分部件通过神经网络架构进行训练，获取有关结构和路径信息；步骤4：根据所述路径信息，结合层次化的部件结构与贝叶斯定理进行推理，计算得到新结构中的β值；步骤5：通过正态分布函数，为每一层网络中的各个β值生成对应的权重，完成神经网络结构搜索模型中的架构搜索。本发明在降低计算消耗的同时，注重搜索效率的提升。