一种基于优势分类器辅助的多目标混合演化神经架构搜索方法和系统

本发明提供了一种基于优势分类器辅助的多目标混合演化神经架构搜索方法和系统，所述方法包括：步骤1，设计并训练一个基于对比学习的自编码器，用于提取网络架构的特征；步骤2，设计并训练一个端到端的基于架构性能优劣比较的优势分类器；步骤3，通过随机采样从搜索空间中初始化一个架构种群，并对种群中的个体进行全面训练以实现真实评估；步骤4，将当前种群作为父代，生成候选架构，通过环境选择策略选择最优的架构以更新种群；步骤5，通过投影与聚类方法对新种群进行多样性评估；步骤6，输出一组全局最优架构。本发明极大地降低了计算资源的消耗，为神经架构搜索技术在实际应用中的广泛推广奠定了牢固的基础。