一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质

本发明公开了一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质，包括选择神经网络模型并定义其超参数，获取图像数据集，并划分为训练集、验证集和测试集，以形成序列任务；基于训练集中第一个任务数据来训练神经网络模型；基于验证集中第一个任务数据来测试训练好的神经网络模型；从宽度和深度方向上对神经网络模型进行自发育生长，增大神经网络模型的规模；重复上述训练和测试过程，并判断是否需要进一步增大神经网络模型规模，若停止增长，则获取模型基于测试集中任务数据的分类精度；重复上述过程，直到测试集上所有任务数据都测试完成。本发明通过在训练过程中动态调整神经网络模型的规模，并生长新的神经元以应对不断变化的任务和环境，从而推动神经网络在图像分类任务中的智能发展及其在实际应用。