Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
【NAS工具箱】Drop Path介绍+Dropout回顾
前言 Drop Path是NAS中常用到的一种正则化方法 由于网络训练的过程中常常是动态的 Drop Path就成了一个不错的正则化工具 在FractalNet NASNet等都有广泛使用 Dropout Dropout是最早的用于解决过拟
NAS工具箱
神经网络搜索
AutoML
python
深度学习
【神经网络搜索】DARTS: Differentiable Architecture Search
GiantPandaCV DARTS将离散的搜索空间松弛 从而可以用梯度的方式进行优化 从而求解神经网络搜索问题 本文首发于GiantPandaCV 未经允许 不得转载 1 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散
深度学习
AutoML
神经网络搜索
神经网络
人工智能
【NAS工具箱】Pytorch中的Buffer
Parameter 模型中的一种可以被反向传播更新的参数 第一种 直接通过成员变量nn Parameter 进行创建 会自动注册到parameter中 def init self super MyModel self init self p
NAS工具箱
AutoML
神经网络搜索
深度学习
python
【神经网络搜索】ENAS:Efficient Neural Architecture Search
GiantPandaCV导语 本文介绍的是Efficient Neural Architecture Search方法 主要是为了解决之前NAS中无法完成权重重用的问题 首次提出了参数共享Parameter Sharing的方法来训练网络
神经网络搜索
AutoML
深度学习
神经网络
算法
【神经网络搜索】Once for all
GiantPandaCV导语 Once for all是韩松组非常有影响力的工作 其最大的优点是解耦了训练和搜索过程 可以直接从超网中采样出满足一定资源限制的子网 而不需要重新训练 该工作被ICLR20接收 文章目录 0 Info 1 Mo
AutoML
神经网络搜索
论文阅读
计算机视觉
python