JavaShuo
栏目
标签
Paper Reading:Efficient Neural Architecture Search via parameter Sharing
时间 2020-12-30
标签
DeepLearning
computer vision
Model compression
繁體版
原文
原文链接
Efficient Neural Architecture Search via parameter Sharing Motivation 通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷,GPU运算时间缩短了1000倍以上。 NAS的本质是在一个大的搜索图中找到合适的子图作为模型,也可以理解为使用单个有向无环图(single directed acyclic
>>阅读原文<<
相关文章
1.
Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
2.
【论文笔记】Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
3.
ENAS--Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(论文笔记)
4.
论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
5.
网络结构搜索(2)—— ENAS(Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing)论文笔记
6.
Research Guide for Neural Architecture Search
7.
Neural architecture search
8.
Neural Architecture Search(NAS)
9.
Paper Reading:NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
10.
Neural Architecture Search — Limitations and Extensions
更多相关文章...
•
ADO Parameter 对象
-
ADO 教程
•
Docker search 命令
-
Docker命令大全
•
Composer 安装与使用
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
相关标签/搜索
sharing
parameter
neural
Architecture ①
architecture
search
paper
parameter@operator
74.search
search+kibana
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
跳槽面试的几个实用小技巧,不妨看看!
2.
Mac实用技巧 |如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
3.
Mac实用技巧 |如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
4.
如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
5.
Mac OS非兼容Windows软件运行解决方案——“以VMware & Microsoft Access为例“
6.
封装 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
7.
数据库作业三ER图待完善
8.
nvm安装使用低版本node.js(非命令安装)
9.
如何快速转换图片格式
10.
将表格内容分条转换为若干文档
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
2.
【论文笔记】Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
3.
ENAS--Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(论文笔记)
4.
论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
5.
网络结构搜索(2)—— ENAS(Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing)论文笔记
6.
Research Guide for Neural Architecture Search
7.
Neural architecture search
8.
Neural Architecture Search(NAS)
9.
Paper Reading:NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
10.
Neural Architecture Search — Limitations and Extensions
>>更多相关文章<<