也就是先搜索一个模块,固定,再搜索下一个。 自监督任务 为了获得良好的泛化性能,作者选择优化自监督任务而非传统任务。 实验结果 最终作者得到的网络结构如下。 作者验证了许多任务,所发现的架构在这些任务上具有良好的效果。 从特征重要性分析来看,作者表示通过self-supervised learning,最后的神经网络更加关注了object...
https://hanlab.mit.edu/courses/2024-fall-65940本课程重点关注高效的机器学习和系统。这是一个至关重要的领域,因为深度神经网络需要非凡的计算水平,阻碍了其在日常设备上的部署,并给云基础设施带来了负担。本课程介绍高效的人工智能计算技术,可在资源受限的设备上实现
现有的应用神经网络架构搜索进行目标检测的方法需要先在自然图像上进行超网预训练,然后在目标检测数据集上对超网进行微调,最后再利用传统的进化算法进行网络的搜索,整个过程需要耗费大量的时间。 综上所述,本文提出了多尺度熵神经网络架构搜索...