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 MnasNet的目的很简单就是设计出表现又好，效率又高的网络。在介绍之前简单回顾一下现有的一些提高网络效率的方法： quant ...
2020-01-22 22:07 0 1784 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper：https://arxiv.org/pdf/1901.02985 ...
