原文:【神經網絡搜索】DARTS: Differentiable Architecture Search

GiantPandaCV DARTS將離散的搜索空間松弛,從而可以用梯度的方式進行優化,從而求解神經網絡搜索問題。本文首發於GiantPandaCV,未經允許,不得轉載。 . 簡介 此論文之前的NAS大部分都是使用強化學習或者進化算法等在離散的搜索空間中找到最優的網絡結構。而DARTS的出現,開辟了一個新的分支,將離散的搜索空間進行松弛,得到連續的搜索空間,進而可以使用梯度優化的方處理神經網絡搜 ...

2021-03-02 09:25 0 457 推薦指數:

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論文筆記系列-DARTS: Differentiable Architecture Search

Summary 我的理解就是原本節點和節點之間操作是離散的,因為就是從若干個操作中選擇某一個,而作者試圖使用softmax和relaxation(松弛化)將操作連續化,所以模型結構搜索的任務就轉變成了對連續變量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的學習。(這里\(α\)可以理解成 ...

Thu Sep 06 05:28:00 CST 2018 0 2026
論文筆記系列--Progressive Differentiable Architecture Search:Bridging the Depth Gap between Search and Evaluation

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 ...

Fri Jan 24 03:13:00 CST 2020 1 727
神經網絡架構搜索】NAS-Bench-101: 可復現神經網絡搜索

【GiantPandaCV導語】Google Brain提出的NAS領域的Benchmark,是當時第一個公開的網絡架構數據集,用於研究神經網絡架構搜索。本文首發GiantPandaCV,請不要隨意轉載。 0. 摘要 神經網絡搜索近年來取得進步巨大,但是由於其需要巨大的計算資源,導致很難 ...

Wed May 19 17:22:00 CST 2021 0 215
神經網絡與BP神經網絡

一、神經神經元模型是一個包含輸入,輸出與計算功能的模型。(多個輸入對應一個輸出) 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重(通常用w表示)的值調整到最佳,以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上,在神經網絡的每個層次中,除了輸出層以外,都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

Sun Dec 31 23:31:00 CST 2017 0 1533
神經網絡:卷積神經網絡

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入,它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中,通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征,而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數,從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象,我盡量在下面描述細致一些 ...

Mon Apr 07 19:24:00 CST 2014 41 36475
BP神經網絡 [神經網絡 2]

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型   按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
 
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