NAS之《Neural Architecture Transfer》論文筆記
截圖均來自原論文，如有侵權，請聯繫刪除。 1、 論文主要特點 高效的產生針對特定任務的模型, 一次NAT的運行就能有效地獲得多個任務的神經網絡 訓練task-specific super-net 從super-net中採樣特定的子網絡，而不需要額外的訓練。 大量實驗表明： 通過對ImageNet上預訓練好的模型進行遷移學習，往往比直接在小數據集上進行訓練得到的模型好 關鍵是： 一個綜合的在線遷
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