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Exploring Neural Architecture Search for Effective Mode

7月前 作者：禅与计算机程序设计艺术 分类：Toy博客 阅读(25) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Exploring Neural Architecture Search for Effective Mode。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近年来，深度学习的模型设计已经成为许多应用的标配。工程师们在设计神经网络时，往往采用规则化的方法来手动搭建模型，但这种方法很容易受到参数数量和层数的限制，导致设计空间过小。而近几年来，神经架构搜索(NAS)技术逐渐崛起，其目的是通过自动搜索来优化模型的结构和超参数，从而达到提高模型性能的目的。本文将对神经架构搜索技术进行探索性研究，介绍如何利用NAS来优化神经网络的设计。

NAS系统的整个流程可以分成四个步骤：（1）搜索空间定义；（2）搜索算法构建；（3）搜索结果评估；（4）搜索结果应用。我们先着重关注第三步——搜索结果评估，即根据搜索到的模型及其性能指标进行有效的评估，并找出最佳模型。再进一步，将这一评估过程分成两类，一类是理论上的评估，即根据理论公式或模型计算，判断模型是否优秀等；另一类则是实际评估，即实际测试验证模型的有效性、鲁棒性和效率等方面。最后，对比理论上和实际上的评估，找到系统的改善方向。

总结来说，我们主要需要了解以下内容：

  • NAS的背景介绍、发展历史和理论基础
  • NAS系统的四个步骤及其相应的功能
  • 理论上评估模型的各项指标和公式
  • 实际评估模型的方法和工具
  • 模型改善方向的确定

2.背景介绍

（1）什么是神经架构搜索？

NAS（Neural Architect文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-738917.html

到了这里，关于Exploring Neural Architecture Search for Effective Mode的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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