Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper:https://arxiv.org/pdf/1901.02985 Offical TensorFlow Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/core/nas_networ…

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…

ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware 2019-03-19 16:13:18 Paper:https://openreview.net/forum?id=HylVB3AqYm Code:https://github.com/MIT-HAN-LAB/ProxylessNAS 1. Background and Motivation:  先来看看算法的名字:ProxylessNAS,将其…

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…

论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法,该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络,但需要800卡训练一个月时间.虽然论文的思路有很多改进的地方,但该论文为AutoML的经典之作,为后面很多的研究提供了思路,属于里程碑式的论文,十分值得认真研读,后面读者会持续更新AutoML的论文,有兴趣的可以持续关注   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinfor…

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…

Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper:https://arxiv.org/pdf/1810.10804.pdf 在过去的许多年,大家一直认为网络结构的设计是人类的事情.但是,近些年 NAS 的发展,打破了这种观念,用自动化的方法在给定的数据上设计合适的网络结构,变的势不可挡.本文在语义分割的任务上,尝…

Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Chenxi_Liu_Progressive_Neural_Architecture_ECCV_2018_paper.pdf Code (PyTorch version):https://github.com/chenxi116/PNASNet.pytorch…

Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi…

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章,知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进,发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search,论文基于弹性搜索(宏观+微观)在超分辨率问题上取得了非常好的结果.这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型,结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM,这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA(涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018). 而达…