【论文笔记】FBNetV2: Differentiable Neural Architecture Search for Spatial and Channel Dimensions
简介:
研究人员用NAS(Neural Architecture Search)搜索分类网络的目的之一就是,希望能够找到一个轻量级、高精度的“优质”网络。今天介绍的FBNetV2是Facebook在NAS领域的又一力作,已被CVPR2020收录。
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前言:
对于NAS来说,搜索空间的设计对搜索结果会有直接的影响。理论上来说,搜索空间越大,越有可能搜索到性能最优的网络结构。与此同时...
原创
2020-05-06 23:22:13 ·
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