the pruned architecture itself, rather than a set of inherited “important” weights, is what leads to the efficiency benefit in the final model, which suggests that some pruning algorithms could be seen as performing network architecture search. 也就是说剪枝的主要作用是进行网络结构搜索,通过剪枝发...
ConvNet Architecture Search for Spatiotemporal Feature Learning. arxiv 2017 PDF • 3D卷积分解factorized spatio-temporal convolution Human action recognition using factorized spatio-temporal convolutional networks. ICCV 2015 PDF 把3D卷积分解为空间方向2D卷积和时间方向1D卷积。 • I3D Quo vadis, action ...
SNNI的一些方案也对NN架构进行了修改, 事实上在普通环境中使用表现良好的架构可能不是SNNI的最佳选择. 找到最佳的NN架构是一个繁琐的过程, 涉及尝试许多不同的候选架构、训练并评估实现的准确性. 此过程可以通过神经网络架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)算法自动执行. 例如: Delphi将NAS用于特定目的: 它使用...
---将seed network的预训练权重采用参数重映射的方式(parameter remapping)映射至super network对super network进行初始化 step3:利用可微分NAS的方式对super network进行NAS,得到Ni ---architecture search阶段不仅要更新网络结构而且要更新网络权重,(虽然更新得到的网络权重最终会被丢弃,但是可以用来探索最优的网络结构) ...
神经结构学习:最先进的模型比如VGG、GoogleNet、ResNet等通常都是由专家设计的,也有一些在自动学习网络结构方面的探索,"Neural network architecture optimization through submodularity and supermodularity"在有限的资源预算下,为网络结构搜索引入了子模块/超模块;"Neural architecture search with reinforcement learning"和"...
ConvNet Architecture Search for Spatiotemporal Feature Learning. arxiv 2017 PDF • 3D卷积分解factorized spatio-temporal convolution Human action recognition using factorized spatio-temporal convolutional networks. ICCV 2015 PDF 把3D卷积分解为空间方向2D卷积和时间方向1D卷积。 • I3D Quo vadis, action ...