Summary 本文提出超越神經架構搜索 NAS 的高效神經架構搜索 ENAS ，這是一種經濟的自動化模型設計方法，通過強制所有子模型共享權重從而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗時的缺陷，GPU運算時間縮短了 倍以上。在Penn Treebank數據集上，ENAS實現了 . 的測試困惑度 在CIFAR 數據集上，其測試誤差達到了 . ，與NASNet不相上下 . 的測試誤差 Res ...
2018-08-07 11:26 0 1156 推薦指數：
ENAS 2018-ICML-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing 來源：ChenBong 博客園 Hieu Pham（Google Brain、CMU），Quoc V. Le（Google ...
摘要 神經網絡在多個領域都取得了不錯的成績，但是神經網絡的合理設計卻是比較困難的。在本篇論文中，作者使用 遞歸網絡去省城神經網絡的模型描述，並且使用 增強學習訓練RNN，以使得生成得到的模型在驗證集上取得最大的准確率。 在 CIFAR-10數據集上，基於本文提出的方法生成的模型在測試集上得 ...
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 ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 論文思想 強化學習，用一個RNN學一個網絡參數的序列，然后將其轉換成網絡，然后訓練，得到一個反饋，這個反饋作用於RNN網絡，用於生成新的序列。 2. 整體架構 3. RNN網絡 4. 具體實現 ...
本文介紹針對一篇移動端自動設計網絡的文章《MnasNet：Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile》，由Google提出，很多后續工作都是基於這個工作改進的，因此很有必要學習了解。 Related work ...
Pytorch實現代碼:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 創新點 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都側重於搜索cell的結構，即當搜索得到一種cell結構后只是簡單地將固定 ...
the encoding of the architecture)。 之后就是迭代計算\(w\)和\(α ...
