DFD-NAS: General deepfake detection via efficient neural architecture searchAs the saying goes, " seeing is believing ". However, with the development of digital face editing tools, we can no longer trust what we can see. Though face forgery detection has made promising progress, most current ...
【GiantPandaCV导语】本文介绍的是Efficient Neural Architecture Search方法,主要是为了解决之前NAS中无法完成权重重用的问题,首次提出了参数共享Parameter Sharing的方法来训练网络,要比原先标准的NAS方法降低了1000倍的计算代价。从一个大的计算图中挑选出最优的子图就是ENAS的核心思想,而子图之间都是共享权重的。 1. ...
【GiantPandaCV导语】本文介绍的是Efficient Neural Architecture Search方法,主要是为了解决之前NAS中无法完成权重重用的问题,首次提出了参数共享Parameter Sharing的方法来训练网络,要比原先标准的NAS方法降低了1000倍的计算代价。从一个大的计算图中挑选出最优的子图就是ENAS的核心思想,而子图之间都是共享权重的。 1. ...
【GiantPandaCV导语】本文介绍的是Efficient Neural Architecture Search方法,主要是为了解决之前NAS中无法完成权重重用的问题,首次提出了参数共享Parameter Sharing的方法来训练网络,要比原先标准的NAS方法降低了1000倍的计算代价。从一个大的计算图中挑选出最优的子图就是ENAS的核心思想,而子图之间都是共享权重的。 1. ...
但是即便效果不如NAS,但是ENAS效果并不差太多,而且训练效率大幅提升。 下图是生成的宏观搜索空间。 ENAS 用了 11.5 个小时来发现合适的卷积单元和 reduction 单元,如下图所示。 Conclusion ENAS能在Penn Treebank和CIFAR-10两个数据集上得到和NAS差不多的效果,而且训练时间大幅缩短,效率大大提升。
先说ENAS的网络架构模型。网络架构:Neural Architecture,后文简称NA。NA∈∈搜索空间。 ENAS用DAG表示神经网络的结构,其中节点表示本地运算(local computation),而节点之间的连线表示数据的流通。(其他工作中有时用另一种表示方式,即节点表示特征图,这两者不要搞混。) ...
Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharingarxiv.org/abs/1802.03268 TL;DR ENAS是NAS领域的经典文章,大大加快了基于RL的NAS的计算速度。作者是来自CMU的Hieu Pham、Stanford的Melody Y. Guan以及提出NAS的Barret Zoph所在的Google Brain团队。 作者发现NAS计算缓慢的原因在于大量采样不同子模型进行训...
通过分别使用网络态射类型II或IV,添加从第i层到第j层的跳跃连接(通过 concatenation 或 addition - 均匀采样)。层i和j也都是均匀地采样。 5. 实验与结果 具体的实验结果可查阅原论文Simple And Efficient Architecture Search For Neural Networks。MARSGGBO♥原创2018-7-27...
A micro architecture can be specified by two sequences of cells concatenated after each other, as shown in our script./scripts/cifar10_micro_final.sh If you happen to use our work, please consider citing our paper. @inproceedings{enas, title = {Efficient Neural Architecture Search via Paramete...
Efficient Neural Architecture Search (ENAS) is composed of two sets of learnable parameters, controller LSTMθand the shared parametersω. These two parameters are alternatively trained and only trained controller is used to derive novel architectures. ...