一种基于扩散进化算法的神经架构搜索方法

本发明公开了一种基于扩散进化算法的神经架构搜索方法，该方法首先构建超网，该超网包括子网，每个子网通过连续编码为每条连接边上的每个操作赋予权重；然后获取不同类别的图片构建成数据集；最后对超网权重和子网编码进行交替优化，直至满足约束条件时停止优化，得到最优子网编码，进而得到神经网络的架构。本发明创新性地将扩散模型的迭代去噪机制与进化算法的全局搜索策略相融合，通过结合扩散模型的去噪机制与进化算法的全局搜索能力，构建超网并交替优化网络权重和子网编码；利用自适应噪声调度和密度估计，增强种群多样性，避免局部最优，能够更好地找到适合任务的最优神经网络架构。