随着深度学习模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等各种任务上取得显著成效,如何高效地找到最优的网络架构成为了一个关键问题。传统的随机搜索和网格搜索方法在面对庞大的搜索空间时效率低下,因此,研究者们提出了多种神经网络架构搜索方法,这些方法利用算法和计算资源的优势,旨在快速、准确地找到最优的网络结构参数...
神经结构搜索(Neural Architecture Search,简称NAS)是一种自动设计神经网络的技术,可以通过算法根据样本集自动设计出高性能的网络结构,在某些任务上甚至可以媲美人类专家的水准,甚至发现某些人类之前未曾提出的网络结构,这可以有效的降低神经网络的使用和实现成本。 NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,...
早期很多工作都是用以遗传算法为代表的进化算法对神经网络的超参数和权重进行优化，因为当时的神经网络只有几层，每层十几个神经元，也不存在复杂的网络架构，参数很有限，可直接进行优化。而深度学习模型一方面有着复杂的网络结构，另一方面权重参数通常都以百万到亿来计，进化算法根本无法优化。但换个思路，假如我们找...
神经网络架构搜搜 神经网络架构搜索综述 神经网络结构搜索是谷歌的AutoML的一个具体分支。约翰斯霍普金斯大学刘晨曦博士和Alan Yullie 教授,以及Google AI的李飞飞、李佳等多名研究者提出渐进式神经网络结构搜索技术,论文被ECCV 2018接收作为Oral。本文中,第一作者刘晨曦详细分析了这一技术的原理以及设计细节。 谷歌的Auto...
神经网络架构搜索(NAS)综述 神经网络架构(Neural Architecture Search, NAS)是指通过自动化的方法出最优的神经网络架构。随着深度学习的快速发展,神经网络的架构设计变得越来越重要。传统的深度学习网络结构是通过人工设计的,需要耗费大量的时间和经验来寻找最优的架构。而NAS的目的就是通过自动化的方式解决这个问题,使...
RENAS:强化进化神经网络架构搜索 RENAS的主要思路在于:使用可微的强化学习控制器来增强锦标赛选择法的变异机制。 锦标赛选择法首先会初始化一个由神经架构(即进化算法中的个体,individual)组成的种群(population)。每个神经架构个体被训练之后,通过在验证集上进行评估来确定它们的适应度(fitness)。之后,种群中适应度最强的...
神经网络架构搜索（NAS）旨在自动发现高效、适用于特定任务的网络结构，从而减轻人工设计架构的负担。这种方法可以显著提升深度学习模型的性能，特别是在复杂任务中。以下为CVPR 2019上展示的几种NAS方法及其应用：Auto-DeepLab: 用于语义分割的分层NAS。Auto-DeepLab是针对语义分割问题的NAS改进，对DARTS算法进行...
本文是一篇神经网络架构搜索综述文章,从 Search Space、Search Strategy、Performance Estimation Strategy 三个方面对架构搜索的工作进行了综述,几乎涵盖了所有近几年的优秀工作。 ■ 论文 | Neural Architecture Search: A Survey ■ 链接 | paperweekly.site/papers ■ 作者 | Thomas Elsken / Jan Hendrik Metzen /...
RENAS:强化进化神经网络架构搜索 RENAS的主要思路在于:使用可微的强化学习控制器来增强锦标赛选择法的变异机制。 锦标赛选择法首先会初始化一个由神经架构(即进化算法中的个体,individual)组成的种群(population)。每个神经架构个体被训练之后,通过在验证集上进行评估来确定它们的适应度(fitness)。之后,种群中适应度最强的...
RENAS:强化进化神经网络架构搜索 RENAS的主要思路在于:使用可微的强化学习控制器来增强锦标赛选择法的变异机制。 锦标赛选择法首先会初始化一个由神经架构(即进化算法中的个体,individual)组成的种群(population)。每个神经架构个体被训练之后,通过在验证集上进行评估来确定它们的适应度(fitness)。之后,种群中适应度最强的...