NASNet : Google Brain經典作，改造搜索空間，性能全面超越人工網絡，繼續領跑NAS領域 | CVPR 2018
論文將搜索空間從整體網絡轉化為卷積單元(cell)，再按照設定堆疊成新的網絡家族NASNet。不僅降低了搜索的復雜度，從原來的28天縮小到4天，而且搜索出來的結構具有擴展性，在小模型和大模型場景下都能使用更少的參數量和計算量來超越人類設計的模型，達到SOTA 來源：【曉飛的算法工程筆記 ...
原文：第4章 超越經典的搜索
第四章 超越經典的搜索 一 局部搜索算法 條件 關注解狀態而不是路徑代價的問題 N皇后 ，找目標，純粹最優化的問題。 思想 從單個當前結點出發，通常只移動到他的臨近狀態而不保留搜索路徑。 優點 使用內存少。 能在很大或者無限狀態空間中找到合理解。 具體算法 爬山法 思想 不斷向值增加的方向持續移動，直到達到一個 峰頂 。 優點 使用內存少，速度快。 缺點 局部最優，在局部極大值 山脊 高原的情況下 ...
2019-12-25 20:59 0 747 推薦指數：
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