训练Convolutional neural network (CNN) 时,一般都会先选定一个知名的backbone (比如说ResNet-50),再依照需求从中调整出平衡效果与效能的架构。很多时候,这个调整的概念是相当依赖经验 (感觉) 的,需要通过大量的阅读与实践的经验来培养。 CNN的发展中有过许多经典架构,可以分为人为设计(Handcraft)与网络搜索(NAS)两...
针对第一个问题,提出了一个面向权重的数据流;针对第二个问题,提出了一种权重布局,还顺带设计了一个高校的加速器,用了TLUT来减少运行时的索引匹配开销,用CMUX来定位结果的输出地址;最后还用了NAS的方法,用预测等待时间和资源利用率为参来搜最佳的CNN模型架构。 最后做出来的结果也很美,各种几倍十几倍的提升。
通过实验证明proxylessNAS直接性和专一性的特点,分析了针对不同硬件平台的高效CNN模型的设计,提高了在不同平台部署的效率。 方法: 首先构造一个包含所有路径的参数化网络,然后利用二值化的网络参数将网络训练的内存降低到和常规训练方法相同水平。然后,使用基于梯度的算法训练二值化网络结构参数。最后提出两种技术处理不...
NAS模块用基于policy gradient 的强化学习算法,优化目标可以形式化的表示为:其中ππ为policy,θaθa为模型a的权重, R为reward function 这包含了两个问题:在θa∗θa∗固定时优化ππ, 在结构a固定时优化θaθa。第一个问题使用一个customized RNN为CNN模型的每一层生成不同transformation settings的分布, ...
作者提出了ProxylessNAS,第一个在没有任何Proxy的情况下直接在ImageNet量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的NAS算法,并首次专门为硬件定制CNN架构,作者还将模型压缩(减枝、量化)的思想与NAS进行结合,把NAS的计算成本(GPU时间和内存)降低到与常规训练相同的规模,同时保留了丰富的搜索空间,并将神经网络的硬件性能(...
In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images ...
论文将标准的遗传算法应用到神经网络结构搜索中,首先对网络进行编码表示,然后进行遗传操作,整体方法十分简洁,搜索空间设计的十分简单,基本相当于只搜索节点间的连接方式,但是效果还是挺不错的,十分值得学习 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Genetic CNN 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01513 ...
谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型。长这样: △看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN;也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD。 模型叫做NAS-FPN。大佬Quoc Le说,它的长相完全在想象之外,十分前卫: ...
作为绿联新品里面最均衡的一款旗舰NAS,我要把它放在第一位推荐。 为什么说它最均衡? 1、英特尔奔腾8505处理器,性能强大的离谱,是N5105的4倍性能。 2、10Gbps万兆网口+1个2.5G网口,才匹配其性能 3、6盘位(4个SATA+2个NVMe),盘位配置轻松上万兆速度 ...
海信供应链管理系统 如何与海信合作 Ver:3.8.0 注册供应商登录 用户名: 密码: 验证码: