DNN結構構建：NAS網絡結構搜索和強化學習、遷移學習

前言         谷歌推出的NASNet架構，用於大規模圖像分類和識別。NASNet架構特點是由兩個AutoML設計的Layer組成——Normal Layer and Reduction Layer，這樣的效果是不再需要相關專家用human knowledge來搭建卷積網絡架構，直接用RNN把Hyperparameter計算出來，這樣就實現了網絡結構自動學習。         論文：Lear

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