華為發(fā)表在 ICCV 2019上的NAS文章，致力于解決在 proxy 訓練與 target 測試的模型 depth gap 問題。Paper: Progressive Di...
發(fā)簡信
IP屬地：北京
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（P-DARTS） -
神經網絡架構搜索——可微分搜索（DARTS）背景 神經網絡架構搜索之前主流的方法主要包括：強化學習，進化學習。他們的搜索空間都是不可微的，Differentiable Architecture Search 這篇文章提...
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（SGAS）SGAS原理及源碼解析 KAUST&Intel發(fā)表在CVPR 2020上的NAS工作，針對現(xiàn)有DARTS框架在搜索階段具有高驗證集準確率的架構可能在評估階段表現(xiàn)不好的問題，提...
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（Fair-DARTS）小米實驗室 AutoML 團隊的NAS工作，論文題目：Fair DARTS: Eliminating Unfair Advantages in Differentiable ...
-
神經網絡架構搜索——可微分二值搜索（BATS）本文為三星發(fā)表在 ECCV 2020 的基于二值網絡搜索的 NAS 工作（BATS），論文題目：BATS: Binary ArchitecTure Search。通過結合神經...
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（Cyclic-DARTS）神經網絡架構搜索——可微分搜索（Cyclic-DARTS） 本文為微軟研究院的NAS工作，論文題目：Cyclic Differentiable Architecture Se...
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（Latency-DARTS）本文為華為諾亞的NAS工作，針對DARTS搜索出網絡結構往往對硬件不友好的問題，本文在優(yōu)化中加入可微分的時延損失項，使搜索過程可以在精度和時延之間進行平衡系數(shù)的權衡。論文題目...
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（Noisy DARTS）小米實驗室 AutoML 團隊的NAS工作，針對現(xiàn)有DARTS框架在搜索階段訓練過程中存在 skip-connection 富集現(xiàn)象，導致最終模型出現(xiàn)大幅度的性能損失的問題，...
-
神經網絡架構搜索——可微分搜索（DARTS+）DARTS+ 華為諾亞方舟實驗室的NAS工作，針對現(xiàn)有DARTS框架在搜索階段訓練過程中存在 skip-connection 富集現(xiàn)象，導致最終模型出現(xiàn)大幅度的性能損失的問題...