摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用 增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。 在 CIFAR 数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型。测试集误差率为 . ，比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低 . ，速度快 ...
2018-07-21 19:11 0 1240 推荐指数：
论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 论文思想 强化学习，用一个RNN学一个网络参数的序列，然后将其转换成网络，然后训练，得到一个反馈，这个反馈作用于RNN网络，用于生成新的序列。 2. 整体架构 3. RNN网络 4. 具体实现 ...
Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
本文介绍针对一篇移动端自动设计网络的文章《MnasNet：Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile》，由Google提出，很多后续工作都是基于这个工作改进的，因此很有必要学习了解。 Related work ...
Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构，即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定 ...
Summary 本文提出超越神经架构搜索（NAS）的高效神经架构搜索（ENAS），这是一种经济的自动化模型设计方法，通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗时的 ...
the encoding of the architecture)。 之后就是迭代计算\(w\)和\(α ...
论文笔记系列-Neural Network Search ：A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian ...
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper：https://arxiv.org/pdf ...
