NAS(神经结构搜索)综述 文章转载自:http://www.tensorinfinity.com/paper_136.html 本文是对神经结构搜索(NAS)的简单综述,在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献.深度学习技术发展日新月异,市面的书很难跟上时代的步伐,本人希望写出一本内容经典.新颖的机器学习教材,此文是对<机器学习与应用>,清华大学出版社,雷明著一书的补充.该书目前已经重印了3次,收到了不少读者的反馈,对于之前已经发现的笔误和印刷错误,在刚印刷出的这一版中已经做了校正,我会…

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CARS: Continuous…

论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索,整体搜索逻辑十分简单,结合权重继承,搜索速度很快,从实验结果来看,搜索的网络准确率挺不错的.由于论文是个比较早期的想法,所以可以有很大的改进空间,后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large-Scale Evolution of Image Classifiers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01041 Introduction   论文对当前的进化算法进行少…

论文提出经济实惠且高效的神经网络结构搜索算法EAS,使用RL agent作为meta-controller,学习通过网络变换进行结构空间探索.从指定的网络开始,通过function-preserving transformation不断重用其权重,EAS能够重用之前学习到的知识进行高效地探索新的结构,仅需要10 GPU days即可   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Efficient Architecture Search by Network Transformation 论文地…

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

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…

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

最近一段时间,重新研读了谷歌的mobilenet系列,对该系列有新的认识. 1.MobileNet V1 这篇论文是谷歌在2017年提出了,专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络.该论文最大的创新点是,提出了深度可分离卷积(depthwise separable convolution). 首先,我们分析一下传统卷积的运算过程,请参考第一个动图或者这篇博客.可以看出,传统卷积分成两步,每个卷积核与每张特征图进行按位相成然后进行相加,此时,计算量为$D_F*D_F*D_K*D_K*M*N$…

论文标题:Searching for MobileNetV3 论文作者:Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf 参考的 MobileN…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…