【AutoML】連續可微分架構如何用於網絡結構搜索
大家好，歡迎來到專欄《AutoML》，在這個專欄中我們會講述AutoML技術在深度學習中的應用，這一期講述可微分架構用於模型搜索的基本概念和流程。 作者&編輯 | 言有三 前面兩期我們給大家介紹了基於強化學習和進化算法的模型結構搜索，它們的共同特點就是搜索空間是連續的，並且計算量很大，本期我們介紹可微分架構的網絡搜索，其搜索空間是連續的，並且相比強化學習和進化算法具有計算優勢。 1 簡介 所謂的可
相關文章
- 1. 神經網絡架構搜索——可微分搜索（P-DARTS）
- 2. 神經網絡架構搜索——可微分搜索（DARTS）
- 3. 神經網絡架構搜索——二值可微分搜索（BATS）
- 4. 神經網絡架構搜索——可微分搜索（DAAS）
- 5. 神經網絡架構搜索——可微分搜索（Latency-DARTS）
- 6. 神經網絡架構搜索——可微分搜索（ DARTS+）
- 7. 神經網絡架構搜索——可微分搜索（Cyclic-DARTS）
- 8. DARTS 可微 架構搜索
- 9. 詳解可微神經網絡架構搜索框架（DNAS）
- 10. AutoML系列 | 03-神經網絡架構搜索(NAS)綜述
- 更多相關文章...
- • Docker 架構 - Docker教程
- • XSD 如何使用? - XML Schema 教程
- • 算法總結-二分查找法
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
