Neural Architecture Search: A Survey

于 2021-04-01 11:38:53 发布
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分类专栏： 01.深度学习
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本文综述了神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）的研究进展，探讨了自动化机器学习领域内NAS的不同方法和技术，包括搜索空间定义、搜索策略及性能评估等关键问题。

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A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and Solutions——NAS入门调研
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A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and Solutions 日期：2020/11/20  来源： arXiv:2006.02903 1 概述 具有强大自动表征能力的深度学习的出现使得学者不必再使用各种人工特征方法来解决问题，只需要将工作重心放在数据预处理、网络结构的搭建、调参以及优化策略上，深度学习社区里有人形象幽默地称深度学习工程师为“调参工程师(炼丹师)”，由此可见搭网络、调参、优化需要相当的耐心和时间
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本文是对《Neural Architecture Search: A Survey》文献的翻译并结合自己的理解对文章主要内容进行总结。由于在翻写这篇Survey的时候，涉及到的很多文章还没有细读，文中如有理解或文字方面的错误，忘大家指正。由于本文的布局和原文一致，所以相关的参考文献请在原文对应位置查找。 1. Interoduction 深度学习在很多任务上取得了优异的成绩。随着对网络结构的人...
自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
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摘要 在过去的几年中，深度学习已在各种任务（例如图像识别，语音识别和机器翻译）上取得了显着进步。这一进展的一个关键方面是新的神经网络结构。当前采用的网络结构大部分是由人类专家设计的，这是一个耗时且容易出错的过程。 因此，这导致对自动神经结构搜索方法的兴趣日益浓厚。我们概述了该研究领域中的现有工作，并根据三个维度对它们进行了分类：搜索空间，搜索策略和性能评估策略。 1.介绍 　　深度学习在感知任务中的成功很大程度上归功于其对特征工程流程的自动化：层次化特征提取器是从数据中以端对端的方式学习的，而不是人工设计
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Neural Architecture Search： A survey **Def:**给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，使用某种策略从中搜索出最优网络结构。网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量，称之为性能评估。 意义：NAS的意义在于解决深度学习模型的调参问题，是结合了优化和机器学习的交叉研究。 1.搜索空间 搜索空间定义了NAS方法原则上可能发现的神经体系结构。 链式结构神经网络：层数N->层间操作（conv,pool）->与操作相关的操作（卷积核大小、步幅）；
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hello，这是鑫鑫鑫的论文分享站，今天分享的文章是Neural Architecture Search: A Survey(神经网络结构搜索)，这是一篇入门综述，我们一起看看吧~ 摘要 目前采用的体系结构大多是由专家手工开发的，这是一个耗时且容易出错的过程。正因为如此，人们对自动神经结构搜索方法越来越感兴趣。我们提供了一个现有的工作在这一领域的研究和分类，根据三个维度：搜索空间，搜索策略，和性能估计策略。 关键词：神经结构搜索，AutoML，AutoDL，搜索空间设计，搜索策略，性能评估策略 1介绍 .
Paper Digest - Neural Architecture Search: A Survey
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Table of ContentIntroductionSearch SpaceSearch StrategyPerformance Estimation Strategy Original paper link: https://arxiv.org/pdf/1808.05377.pdf Introduction NAS is a rather broad topic. The author o...
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b'meta-learning in neural networks: a survey'是一篇研究元学习在神经网络中应用的调查文章。元学习是指学习如何学习的能力，它可以帮助模型快速适应新任务和环境。文章介绍了当前元学习在神经网络中的研究进展和应用领域，并提出了未来可能的研究方向。这篇文章对元学习在神经网络和深度学习领域有很大的启发和参考价值。
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