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數量的cell按鏈式結構連接起來組成最終的網絡模型。AutoDeeplab則將如何cell的連接方式也納入了搜索空間中，進 ...
2019-09-14 17:50 0 384 推薦指數：
Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper：https://arxiv.org/pdf/1901.02985 ...
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper：https://arxiv.org/pdf ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
the encoding of the architecture)。 之后就是迭代計算\(w\)和\(α ...
