原文:论文笔记系列-DARTS: Differentiable Architecture Search

Summary 我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation 松弛化 将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量 i,j 以及 w 的学习。 这里 可以理解成the encoding of the architecture 。 之后就是迭代计算 w 和 ,这是一个双优化问题,具体处理细节参见 .App ...

2018-09-05 21:28 0 2026 推荐指数:

查看详情

论文笔记系列--Progressive Differentiable Architecture Search:Bridging the Depth Gap between Search and Evaluation

为方便说明,如无特殊说明后文将PDARTS来指代该篇论文。阅读本文之前需要对DARTS有一定了解。,如果还不太清楚DARTS可以阅读这篇文章。 Motivation 进来有很多种NAS技术相继提出,主要有基于强化学习的,基于进化算法的,还有基于梯度下降的,不同算法有不同优缺点。本文 ...

Fri Jan 24 03:13:00 CST 2020 1 727
论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

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 ...

Sun Jul 22 03:11:00 CST 2018 0 1240
【神经网络搜索】DARTS: Differentiable Architecture Search

【GiantPandaCV】DARTS将离散的搜索空间松弛,从而可以用梯度的方式进行优化,从而求解神经网络搜索问题。本文首发于GiantPandaCV,未经允许,不得转载。 1. 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散的搜索空间中找到最优的网络结构。而DARTS ...

Tue Mar 02 17:25:00 CST 2021 0 457
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM