基于网络单元动态组合的轻量级神经网络设计和更新方法及系统

本发明公开了基于网络单元动态组合的轻量级神经网络设计和更新方法及系统，属于计算机视觉、机器学习以及人工智能技术领域，本发明要解决的技术问题为如何设计网络的动态更新和调整适应不断变化的现实环境，采用的技术方案为：网络单元设计：采集模块化设计方式创建多个结构或功能多样的网络单元；在网络单元的基础上搭建完整的神经网络：通过组合不同的网络单元搭建神经网络；网络结构动态调整：动态添加、删除或重新配置网络单元，并调整网络的深度和宽度，同时使用强化学习探索最优的网络结构，并实时更新网络配置，提高网络的性能和适应性；冻结参数更新策略：根据网络性能和任务需求，智能选择被冻结参数以及解冻后微调参数。