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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于硬件信息的神经网络结构搜索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114912591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210323791.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于硬件信息的神经网络结构搜索方法及系统是由尹首一;韩振华;韩慧明;刘雷波;魏少军设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于硬件信息的神经网络结构搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于硬件信息的神经网络结构搜索方法及系统，涉及神经网络模型处理技术领域，包括：根据应用场景任务选择符合设定要求的目标网络，计算表达力；按照目标网络的层数，根据搜索模型空间构建第一网络，并计算第一网络的表达力；其中，如果第一网络的表达力小于目标网络，增加深度，直至第一网络的表达力大于目标网络；构建第二网络，并计算表达力；将第二网络的表达力与目标网络进行比较；若大于则减少层数并重新构建网络，若小于则增加层数并重新构建网络，直至第二网络的表达力与目标网络的差值在设定阈值范围内，得到第二网络；设定搜索范围，按照搜索范围，基于演化算法并结合硬件信息进行网络的搜索，得到性能最佳的网络。

本发明授权基于硬件信息的神经网络结构搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于硬件信息的神经网络结构搜索方法，其特征在于，该方法根据目标网络的层数及模型的表达力确定网络层数范围，结合硬件信息作为约束，逐步固定层数范围进行小范围搜索，实现获取到部署在芯片性能较好的网络，针对不同的硬件架构设计具备高效执行的网络结构，满足应用场景任务的需求，包括： 根据应用场景任务选择符合设定要求的目标网络，计算所述目标网络的表达力； 按照所述目标网络的层数，根据搜索模型空间构建第一网络，并计算第一网络的表达力；其中，如果所述第一网络的表达力小于所述目标网络的表达力，增加所述第一网络的深度，直至所述第一网络的表达力大于目标网络的表达力； 根据所述第一网络的层数构建第二网络，并计算所述第二网络的表达力；将所述第二网络的表达力与所述目标网络的表达力进行比较；若大于则减少层数并重新构建网络，若小于则增加层数并重新构建网络，直至第二网络的表达力与目标网络的表达力的差值在设定阈值范围内，得到第二网络； 根据所述第二网络的层数设定搜索范围，按照所述搜索范围，基于演化算法并结合硬件信息进行网络的搜索，得到性能最佳的网络； 其中，根据所述第二网络的层数设定搜索范围，按照所述搜索范围，基于演化算法并结合硬件信息进行网络的搜索，得到性能最佳的网络，包括： 根据所述第二网络的层数，通过增加或减少设定层数设置搜索范围； 按照所述搜索范围，基于演化算法进行网络的搜索； 在搜索到的网络的表达力达标的情况下，剔除硬件反馈时间超出设定值的网络，将剩余的网络随机组合并进行迭代搜索，直至得到硬件反馈时间最短的网络。

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