基於梯度下降的可微架構搜索方法

文章轉載自機器之心，沒有做任何修改，機器之心原文 尋找最優神經網絡架構的任務通常需要機器學習專家花費大量時間來完成，最近人們提出的自動架構搜索方法釋放了我們的精力，但卻非常消耗算力。由卡耐基梅隆大學（CMU）在讀博士劉寒驍、DeepMind 研究員 Karen Simonyan 以及 CMU 教授楊一鳴提出的「可微架構搜索」DARTS 方法基於連續搜索空間的梯度下降，可讓計算機更高效地搜索神經網絡

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