Exploring Neural Architecture Search for Effective Mode

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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

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