深度学习模型在很多任务上都取得了不错的效果，但调参对于深度模型来说是一项非常苦难的事情，众多的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合，常规的 random search 和 grid search 效率非常低，因此最近几年神经网络的架构搜索和超参数优化成为一个研究热点。本文从网络架构搜索的三个方面进行了分类综述，包括： 搜索...
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,...
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,使网络架构的设计过程更加高效和智能化。 NAS的基本思想是通过算法在给定的空间中寻找最优的网络架构。通常情况下,空间包括...
NAS神经架构搜索综述 nar神经网络 1. 简介 RNN(Recurrent Neural Network) 。序列数据的特点是后面的数据跟前面的数据有关系,是一种按照先后顺序排列的数据。如你需要预测一个句子中的下一个字,知道前边的字会是很有帮助的。一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形...
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 /...
神经网络架构搜索(NAS)综述 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
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:https://www.paperweekly.site/papers/2249 ...
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:https://www.paperweekly.site/papers/2249 ...