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本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了用于训练超网络的方法和装置。该方法包括:通过依次执行多次迭代操作获得训练完成的超网络;迭代操作包括:初始化递归神经网络的参数,利用递归神经网络对当前的超网络进行采样以获得子网络;响应于确定保存的反向传播的梯度值的数量未达到预设的数量,基于训练数据对子网络进行训练以获得训练后的子网络的性能信息,对子网络的性能信息进行反向传播以更新超网络的参数,并保存反向传播的梯度值;响应于确定保存的梯度值的数量达到预设的数量,对保存的梯度值进行均一化处理,将均一化处理的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111368973 A
(43)申请公布日
2020.07.03
(21)申请号 20201
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