ENAS論文詳解

ENAS論文的全稱是EfficientNet Neural Architecture Search via Parameter Sharing，是由谷歌、CMU和斯坦福大學聯合推出的論文。從早期的兩篇NAS論文（NAS、NASNet）可以看出，在搜索架構的過程中，需要動用500個GPU，這對於普通人來說根本是可望而不可及的研究領域。ENAS的論文着重解決計算資源問題，將NAS的計算資源和搜索時間大

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