作者的前兩篇文章分別探討了如何訓練一個可以slim到指定寬的的網絡以及如何訓練一個可以選取任意子寬度的網絡。在這篇文章中,作者試圖解決的問題是對於給定的配置,選取各層最優的網絡寬度。 目前對 ...
search space設計 文章認為好的search space需要滿足以下條件: search space需要足夠large和expressive,這樣才能探索更豐富多樣的候選網絡架構 one shot模型在驗證集上的准確率必須與stand alone模型的准確率高度相關。也就是說相比於其他候選模型,A模型在驗證集上准確率高,那么對A模型retrain的之后,它在測試集上的准確率也要是最高,或 ...
2020-06-26 16:56 0 746 推薦指數:
作者的前兩篇文章分別探討了如何訓練一個可以slim到指定寬的的網絡以及如何訓練一個可以選取任意子寬度的網絡。在這篇文章中,作者試圖解決的問題是對於給定的配置,選取各層最優的網絡寬度。 目前對 ...
SPOS 2019-arxiv-Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling 來源:ChenBong 博客園 Institute:MEGVII、THU、HKUST Author ...
the encoding of the architecture)。 之后就是迭代計算\(w\)和\(α ...
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 ...
DARTS: Differentiable Architecture Search 2019-03-19 10:04:26accepted by ICLR 2019 Paper:https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf Code:https ...
為方便說明,如無特殊說明后文將PDARTS來指代該篇論文。閱讀本文之前需要對DARTS有一定了解。,如果還不太清楚DARTS可以閱讀這篇文章。 Motivation 進來有很多種NAS技術相繼提出,主要有基於強化學習的,基於進化算法的,還有基於梯度下降的,不同算法有不同優缺點。本文 ...
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 ...