【AutoML】進化算法如何用於自動模型搜索(NAS)
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，這一期講述進化算法用於模型搜索的基本概念和流程。 作者&編輯 | 言有三 一直以來，網絡結構的設計是一個非常需要經驗且具有挑戰性的工作，研究人員從設計功能更加強大和更加高效的模型兩個方向進行研究，隨着各類經典網絡設計思想的完善，如今要手工設計出更優秀的模型已經很難，而以AutoML爲代表的自動化機器學習
相關文章
- 1. 【AutoML】強化學習如何用於自動模型設計(NAS)與優化？
- 2. 「AutoML」強化學習如何用於自動模型設計(NAS)與優化？
- 3. 【AutoML】優化方法可以進行自動搜索學習嗎？
- 4. 【AutoML】強化學習如何用於模型量化？
- 5. 【AutoML】如何使用強化學習進行模型剪枝？
- 6. 【AutoML】強化學習如何用於模型蒸餾？
- 7. 自動機器學習AutoML(二)——自動網絡結構搜索算法
- 8. AutoML算法之神經網絡搜索（一種新的可微NAS方法）
- 9. ICLR 2020| 最新NAS benchmark：0.1秒完成NAS算法搜索
- 10. 【AutoML】歸一化(Normalization)方法如何進行自動學習和配置
- 更多相關文章...
- • XSD 如何使用? - XML Schema 教程
- • SEO - 搜索引擎優化 - 網站建設指南
- • 算法總結-滑動窗口
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
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
相關文章
- 1. 【AutoML】強化學習如何用於自動模型設計(NAS)與優化？
- 2. 「AutoML」強化學習如何用於自動模型設計(NAS)與優化？
- 3. 【AutoML】優化方法可以進行自動搜索學習嗎？
- 4. 【AutoML】強化學習如何用於模型量化？
- 5. 【AutoML】如何使用強化學習進行模型剪枝？
- 6. 【AutoML】強化學習如何用於模型蒸餾？
- 7. 自動機器學習AutoML(二)——自動網絡結構搜索算法
- 8. AutoML算法之神經網絡搜索（一種新的可微NAS方法）
- 9. ICLR 2020| 最新NAS benchmark：0.1秒完成NAS算法搜索
- 10. 【AutoML】歸一化(Normalization)方法如何進行自動學習和配置