基于量化感知和神经架构搜索的图像分类方法及系统

本发明公开了基于量化感知和神经架构搜索的图像分类方法及系统，其中方法，包括：将训练集输入到神经网络中，对神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；构建神经网络架构包括：构建动态通道调整卷积候选操作模型，将动态通道调整卷积候选操作模型作为生成的候选操作；将生成的候选操作与原有的候选操作合并，得到候选操作集合；基于候选操作集合，设置初始Normal单元和初始Reduction单元；基于初始Normal单元和初始Reduction单元，构建第一神经网络架构；基于训练集对第一神经网络架构进行训练，训练过程中，如果损失函数值低于设定阈值，则表示当前第一神经网络架构就是最终的神经网络架构。