論文筆記系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

摘要 神經網絡在多個領域都取得了不錯的成績，但是神經網絡的合理設計卻是比較困難的。在本篇論文中，作者使用 遞歸網絡去省城神經網絡的模型描述，並且使用 增強學習訓練RNN，以使得生成得到的模型在驗證集上取得最大的準確率。 在 CIFAR-10數據集上，基於本文提出的方法生成的模型在測試集上得到結果優於目前人類設計的所有模型。測試集誤差率爲3.65%，比之前使用相似結構的最先進的模型結構還有低0.09

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