NAS论文笔记——Progressive Neural Architecture Search
文章目录 主要工作 搜索空间定义 预测模型 训练预测模型 数据集准备 模型训练 训练结果 MLP ensemble RNN与MLP的对比 实验 运行速度比较 发现的Cell在CIFAR10与ImageNet上的表现 主要工作 目前来说，NAS的搜索方法包含有强化学习和进化算法，论文提出了一种新方法，利用SMBO策略，即通过不断增强网络的复杂度（深度）来探索整个搜索空间，同时利用surrogate函
相关文章
- 1. 论文笔记：Progressive Neural Architecture Search
- 2. Progressive Neural Architecture Search（论文阅读）
- 3. Neural Architecture Search(NAS)
- 4. NAS之《Neural Architecture Transfer》论文笔记
- 5. 论文笔记：NAS-BENCH-1SHOT1: BENCHMARKING AND DISSECTING ONE-SHOT NEURAL ARCHITECTURE SEARCH
- 6. NAS 论文笔记：NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Assisted Neural Architecture Search
- 7. 论文笔记——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
- 8. 论文笔记《Neural Architecture Search With Reinforcement Learning》
- 9. Neural architecture search
- 10. 网络结构搜索（1）—— NAS（Neural architecture search with reinforcement learning）论文笔记
- 更多相关文章...
- • Docker search 命令 - Docker命令大全
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文笔记：Progressive Neural Architecture Search
- 2. Progressive Neural Architecture Search（论文阅读）
- 3. Neural Architecture Search(NAS)
- 4. NAS之《Neural Architecture Transfer》论文笔记
- 5. 论文笔记：NAS-BENCH-1SHOT1: BENCHMARKING AND DISSECTING ONE-SHOT NEURAL ARCHITECTURE SEARCH
- 6. NAS 论文笔记：NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Assisted Neural Architecture Search
- 7. 论文笔记——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
- 8. 论文笔记《Neural Architecture Search With Reinforcement Learning》
- 9. Neural architecture search
- 10. 网络结构搜索（1）—— NAS（Neural architecture search with reinforcement learning）论文笔记