论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…

摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的.在本篇论文中,作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用 增强学习训练RNN,以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率. 在 CIFAR-10数据集上,基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型.测试集误差率为3.65%,比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低0.09%,速度快1.05倍. 在 Penn Treebank数据集上,根据本文算法得到的模型能够生成一个新…

[论文笔记系列]AutoML:A Survey of State-of-the-art (上) 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering,Model Selection,这篇文章会继续介绍后面的内容. 4. Model Generation 4.2 Hyperparameters optimization 4.2.1 Grid&Random Search 下图很直观地展示了网格搜索(grid search)和随机搜索(random search)的…

之前已经发过一篇文章来介绍我写的AutoML综述,最近把文章内容做了更新,所以这篇稍微细致地介绍一下.由于篇幅有限,下面介绍的方法中涉及到的细节感兴趣的可以移步到论文中查看. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.00709 1. Introduction 以往的模型都是靠大佬们不断试错和调参炼丹炼出来的,而且不同场景或者不同类型的数据集又得设计不同的网络模型,而我等穷&菜鸡在设计模型的天赋和计算资源上都比不过大佬们.幸运的是终于有体恤民意的大佬提出了Neural Ar…

Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构,即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型.AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中,进一步扩大了网络结构的范围. dense image prediction 之前的大多数NAS算法都是…

摘要 本文提出了一种新方法,可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构,该算法运算符应用网络态射,然后通过余弦退火进行短期优化运行. 令人惊讶的是,这种简单的方法产生了有竞争力的结果,尽管只需要与训练单个网络相同数量级的资源.例如使用该算法,在单个GPU上训练12个小时就可以将CIFAR-10数据集的错误率降低到6%一下,训练一整天后能够降低到5%左右. 1.介绍 背景不再详述,我们可以知道的是传统的优化算法并不能实现神经网络架构的自动搜索是因为其架构搜索空间是 离散的(例如层数.层类型…

原论文:Auto-FPN: Automatic Network Architecture Adaptation for Object Detection Beyond Classification 之前的AutoML都是应用在图像分类或者语言模型上,AutoFPN成功地将这技术应用到了目标检测任务上. 传统two-stage目标检测网络结构 在介绍AutoFPN之前,首先大致介绍一下two-stage目标检测网络的结构组成. backbone:即用来提取图像特征的网络结构,常用ResNet或VGG…

一. 引出主题¶ 深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”,即一旦使用新的数据集去训练已有的模型,该模型将会失去对原数据集识别的能力.为解决这一问题,本文提出了树卷积神经网络,通过先将物体分为几个大类,然后再将各个大类依次进行划分.识别,就像树一样不断地开枝散叶,最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类. 二.网络结构及学习策略¶ 1. 网络结构 Tree-CNN模型借鉴了层分类器,树卷积神经网络由节点构成,和数据结构中的树一样,每个节点都有自己的ID.父亲(Parent)及孩子…

Summary 本文提出超越神经架构搜索(NAS)的高效神经架构搜索(ENAS),这是一种经济的自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷,GPU运算时间缩短了1000倍以上.在Penn Treebank数据集上,ENAS实现了55.8的测试困惑度:在CIFAR-10数据集上,其测试误差达到了2.89%,与NASNet不相上下(2.65%的测试误差) Research Objective 作者的研究目标 设计一种快速有效且耗费资源低…

Summary 我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的学习.(这里\(α\)可以理解成the encoding of the architecture). 之后就是迭代计算\(w\)和\(α\),这是一个双优化问题,具体处理细节参见3.Approximation Research Object…