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缺陷，GPU运算时间缩短了 倍以上。在Penn Treebank数据集上，ENAS实现了 . 的测试困惑度 在CIFAR 数据集上，其测试误差达到了 . ，与NASNet不相上下 . 的测试误差 Res ...
2018-08-07 11:26 0 1156 推荐指数：
ENAS 2018-ICML-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing 来源：ChenBong 博客园 Hieu Pham（Google Brain、CMU），Quoc V. Le（Google ...
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-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得 ...
Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper：https://arxiv.org/pdf ...
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 ...
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 ...
the encoding of the architecture)。 之后就是迭代计算\(w\)和\(α ...
