摘要: 深度學(xué)習(xí)促進(jìn)了各種任務(wù)的顯著進(jìn)步声畏,而致力于這些手工制作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的努力促使所謂的神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)自動發(fā)現(xiàn)它們脊岳。最近的Aging Evolution(AE)自動搜索...

摘要: 深度學(xué)習(xí)促進(jìn)了各種任務(wù)的顯著進(jìn)步声畏,而致力于這些手工制作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的努力促使所謂的神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)自動發(fā)現(xiàn)它們脊岳。最近的Aging Evolution(AE)自動搜索...
手工設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所涉及的時(shí)間和精力是巨大的宇植。這促使了神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)技術(shù)的發(fā)展工猜,以使這種設(shè)計(jì)自動化。然而逸吵,NAS算法往往是非常緩慢和昂貴的宛乃;它們需要訓(xùn)練大量的候選網(wǎng)...
Abstract 神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)的最新進(jìn)展導(dǎo)致在沒有實(shí)質(zhì)性人工監(jiān)督的情況下,為圖像分類峭沦、目標(biāo)檢測或語義分割等任務(wù)找到了最新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)解決方案贾虽。本文主要針...
一種新的自動學(xué)習(xí)特征和進(jìn)化集合的遺傳規(guī)劃方法 集成學(xué)習(xí),特征學(xué)習(xí)熙侍,遺傳規(guī)劃榄鉴,圖像分類,表示 圖像分類是機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱門課題蛉抓,但由于圖像的高度變異性庆尘,它具有很...
訓(xùn)練一個超級網(wǎng)對于一次性神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)方法很重要,因?yàn)樗遣煌軜?gòu)(路徑)的基本性能估計(jì)巷送。目前的方法主要是假設(shè)一個超級網(wǎng)應(yīng)該在所有路徑上給出一個合理的排名驶忌。因此,他們...
摘要: 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能在很大程度上依賴于其結(jié)構(gòu)笑跛。為了設(shè)計(jì)一個性能良好的CNN付魔,需要在CNN和被調(diào)查問題領(lǐng)域都有廣泛的專業(yè)知識,這并不一定對每個感興趣的用戶都適用飞蹂。為了解決...
創(chuàng)新: 提出了一種基于遺傳算法的CNNs體系結(jié)構(gòu)自動設(shè)計(jì)方法几苍,能夠自動產(chǎn)生一種處理圖像分類任務(wù)的CNN體系結(jié)構(gòu)。該算法在工作之前不需要任何預(yù)處理陈哑,在發(fā)現(xiàn)的CNN上也不需要任何...
提出了新的直接編碼策略和速度算子妻坝,具有更快的收斂性伸眶。該算法只搜索CNN結(jié)構(gòu)。在目前的研究中刽宪,每一層的權(quán)重都認(rèn)為是不可搜索或不可進(jìn)化的厘贼。 直接編碼策略:將CNN結(jié)構(gòu)分為兩個塊:...