炼丹术的终结二——可迁移结构学习

本文首发于我的知乎专栏深度学习与计算机视觉, 欢迎关注，最新内容抢先看。 上一文中介绍了如何用控制器（LSTM）搜索CNN网络和LSTM网络结构，从而生成出不逊于人类手工设计的网络结构。方法虽然已经work了，但是由于需要生成的参数很多，导致最后的网络结构的搜索空间非常的大，以至于非常耗时，在一个小的数据集上仍然需要800个GPU并行运算数天乃至一周之多。为了解决这个问题，文献[1]中提出了一种降

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