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龙图腾网获悉哲库科技(上海)有限公司申请的专利一种模型搜索的方法、装置、设备和存储介质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：CN115983345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310003645.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种模型搜索的方法、装置、设备和存储介质是由欧俊宏设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型搜索的方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型搜索的方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取搜索空间，搜索空间包括卷积模块和视觉转换模块；其中，视觉转换模块包括用于执行自注意力算法的自注意力子模块，自注意力算法的复杂度为On；采用卷积模块对已标注的训练图像进行预处理；采用视觉转换模块对预处理的结果进行基于目标任务的图像处理；基于图像处理的结果和训练图像的标注之间的第一损失确定搜索空间的第一梯度；基于第一梯度对搜索空间进行梯度更新，得到目标搜索空间；其中，目标搜索空间用于搜索目标模型，目标模型用于对待处理的目标图像进行基于目标任务的图像处理。如此，可使得搜索到的模型具备线性复杂度，有效解决了模型难以部署的问题。

本发明授权一种模型搜索的方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型搜索的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取搜索空间，所述搜索空间包括卷积模块和视觉转换模块；其中，所述视觉转换模块包括用于执行自注意力算法的自注意力子模块，所述自注意力算法的复杂度为On； 采用所述卷积模块对已标注的训练图像进行预处理； 采用所述视觉转换模块对所述预处理的结果进行基于目标任务的图像处理； 基于所述图像处理的结果和所述训练图像的标注之间的第一损失确定所述搜索空间的第一梯度； 所述搜索空间作为教师模型，所述方法还包括： 将所述搜索空间中的至少一个子模型确定为学生模型； 针对每一所述学生模型，基于所述学生模型的图像处理结果与所述教师模型的图像处理结果之间的第二损失，确定所述学生模型的第三梯度； 针对每一所述学生模型，基于所述学生模型的图像处理结果和所述训练图像的标注之间的第三损失，确定所述学生模型的第四梯度；在所述第一梯度与所述第四梯度的方向一致的情况下，将所述第三梯度与所述第四梯度相加的结果确定为所述学生模型的第二梯度；在所述第一梯度与所述第四梯度的方向不一致的情况下，将所述第三梯度确定为所述学生模型的第二梯度； 基于所述第一梯度对所述教师模型进行梯度更新，并基于每一学生模型的第二梯度对相应的学生模型进行梯度更新，得到目标搜索空间；其中，所述目标搜索空间用于搜索目标模型，所述目标模型用于对待处理的目标图像进行基于所述目标任务的图像处理。

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