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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种生成对抗网络架构搜索方法、系统及图像生成方法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：CN121615691B 。

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：202610141624.8，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种生成对抗网络架构搜索方法、系统及图像生成方法是由朱晨;薛羽;金婷设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成对抗网络架构搜索方法、系统及图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生成对抗网络架构搜索方法、系统及图像生成方法，属于网络架构搜索技术领域。其搜索方法包括：根据参数量约束范围，对预构建的生成器超网进行单路径采样，得到有效子网；采用复杂度自适应学习率优化策略，对生成器超网进行训练，得到预训练的生成器超网；对生成器超网和判别器进行对抗训练，得到预训练的判别器；在进化阶段前期通过遗传算法，在进化阶段后期通过协方差矩阵自适应进化策略，生成生成器超网候选架构；对生成器超网候选架构执行多目标非支配排序，更新有效子网并保持帕累托最优解，得到搜索到的最优生成器架构，进而得到搜索到的最优生成对抗网络架构。本发明既保证搜索质量、又提升计算效率。

本发明授权一种生成对抗网络架构搜索方法、系统及图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种生成对抗网络架构搜索方法，其特征在于，包括： 根据参数量约束范围，对预构建的生成器超网进行单路径采样，得到有效子网； 根据有效子网的复杂度获得有效子网的自适应学习率，将有效子网的自适应学习率作为生成器超网的损失权重系数，更新生成器超网的损失，对生成器超网的共享权重进行联合优化，得到预训练的生成器超网；对生成器超网和判别器进行对抗训练，得到预训练的判别器；所述有效子网的自适应学习率表示为： ； ； ； 其中，表示有效子网的指数衰减指数；表示仿射变换系数；表示有效子网的复杂度；表示有效子网的目标衰减最大值、最小值；表示有效子网的复杂度最大值、最小值；表示训练步为时有效子网的自适应学习率；表示总训练步数；表示最小缩放系数； 将预训练的生成器超网作为初始种群，在进化阶段前期通过遗传算法，生成第一生成器超网候选架构； 将预训练的生成器超网作为初始种群，在进化阶段后期通过协方差矩阵自适应进化策略，生成第二生成器超网候选架构； 对生成器超网候选架构执行多目标非支配排序，更新有效子网并保持帕累托最优解，得到搜索到的最优生成器架构；所述生成器超网候选架包括第一生成器超网候选架构和第二生成器超网候选架构； 根据搜索到的最优生成器架构和预训练的判别器，得到搜索到的最优生成对抗网络架构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：211899 江苏省南京市江北新区华富路1号数智溪谷4号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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