论文阅读：FBNetV2: Differentiable Neural Architecture Search for Spatial and Channel Dimensions

简介： 研究人员用NAS（Neural Architecture Search）搜索分类网络的目的之一就是，希望能够找到一个轻量级、高精度的“优质”网络。今天介绍的FBNetV2是Facebook在NAS领域的又一力作，已被CVPR2020收录。 论文地址 代码地址 前言： 对于NAS来说，搜索空间的设计对搜索结果会有直接的影响。理论上来说，搜索空间越大，越有可能搜索到性能最优的网络结构。与此同时

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