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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索——可微分搜索(Cyclic-DARTS) 本文為微軟研究院的NAS工作砚作,論文題目:Cyclic Differentiable ...
本文為三星發(fā)表在 ECCV 2020 的基于二值網(wǎng)絡(luò)搜索的 NAS 工作(BATS),論文題目:BATS: Binary ArchitecTur...
本文為華為諾亞的NAS工作虫啥,針對DARTS搜索出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)往往對硬件不友好的問題匾效,本文在優(yōu)化中加入可微分的時延損失項,使搜索過程可以在精度和時延之...
小米實驗室 AutoML 團(tuán)隊的NAS工作乐横,論文題目:Fair DARTS: Eliminating Unfair Advantages in ...
小米實驗室 AutoML 團(tuán)隊的NAS工作赁咙,針對現(xiàn)有DARTS框架在搜索階段訓(xùn)練過程中存在 skip-connection 富集現(xiàn)象,導(dǎo)致最終模...
DARTS+ 華為諾亞方舟實驗室的NAS工作照藻,針對現(xiàn)有DARTS框架在搜索階段訓(xùn)練過程中存在 skip-connection 富集現(xiàn)象袜啃,導(dǎo)致最終...
SGAS原理及源碼解析 KAUST&Intel發(fā)表在CVPR 2020上的NAS工作,針對現(xiàn)有DARTS框架在搜索階段具有高驗證集準(zhǔn)確率的架構(gòu)可...
PC-DARTS原理及源碼解析 華為發(fā)表在ICLR 2020上的NAS工作幸缕,針對現(xiàn)有DARTS模型訓(xùn)練時需要 Large memory and ...
華為發(fā)表在 ICCV 2019上的NAS文章群发,致力于解決在 proxy 訓(xùn)練與 target 測試的模型 depth gap 問題。Paper:...