本申请属于深度学习技术领域，具体涉及一种神经网络架构搜索方法、神经网络应用方法、设备及存储介质。其中的方法包括：通过强化学习架构搜索方法搜索到第一神经网络模型，对所述第一神经网络模型，基于预设的跳跃连接数量，进行网络结构搜索，得到第二神经网络模型；基于预先建立的评估网络的参数对所述第二神经网络模型的结构进行设置，在测试数据集上进行训练，获取训练后的神经网络模型。本申请方法中的神经网络架构搜索速度更快，有效解决了网络架构搜索资源消耗太多的问题。通过训练得到的神经网络模型对目标图像进行处理，可执行多种图像处理任务，图像处理时识别精度更高。
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“神经网络架构搜索方法、神经网络应用方法、设备及存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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