NASNet

最新推荐文章于 2024-12-08 19:25:23 发布
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NASNet是Google Brain团队提出的基于神经网络架构搜索（NAS）的升级版，使用强化学习来寻找最优网络结构。通过在小数据集上学习网络单元（Cell），然后在大规模数据集如ImageNet上应用。NASNet的核心是Proximal Policy Optimization (PPO)算法，它预测可堆叠的单元，而非整个网络结构，降低了搜索成本并提高了泛化能力。论文还介绍了Scheduled Drop Path正则化技术以增强泛化性能。

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最近在看NASNet，但是NASNet是基于NAS来的，于是还得先看NAS的论文，学习过程中看到几篇好的文章，mark下
论文笔记NAS
NAS综述
NAS详解

NASNet论文理解
NASNet详解
解读NASNet
NASNet
NASNet学习笔记
NASNet
NASNet论文笔记

但觉得还是自己总结下，才能更好地消化。

背景
NASNet网络的提出源于Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition,这篇文章是由Google Brain的大佬们Barret Zoph, Vijay Vasidevan, Jonathon Shlens, Quoc V.Le发表的，开源了源码。它是NAS(Neural Architecture Search)的升级版。

NAS讲的是利

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深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用
微学AI的博客
06-11 2005
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用，NASNet是由Google Brain团队开发的一种具有自动搜索能力的神经网络模型，利用强化学习和进化算法等技术来自动地搜索最优的神经网络架构。NASNet模型的设计灵感来源于基因组序列中的自然选择和突变等机制。本文将介绍NASNet模型的原理，使用PyTorch搭建模型，并通过实例数据进行训练和测试。
NASNet论文详解
逆熵而行
07-05 7102
NASNet，论文的全名叫做Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition. 这一篇论文是对神经网络架构搜索开篇之作 NAS的集成和发展，也是由谷歌的Zoph等人提出来的，针对NAS论文中的缺点进行改进，在分类精度和训练资源、时间上，都优于前者。 NASNet论文的基本设计思想是： 和NAS论文一样，采用controller RNN来预测子网络参数 第一次提出了Cell和Block的概念 controller RNN不再
NASNet--训练小数据的Cell以减少计算量
panghuzhenbang的博客
05-21 743
NAS的基本原理可以在我之前的那篇博文找到，有着详细的介绍： NAS（神经结构搜索）学习记录 论文地址：CVPR 2018 Google Brain 《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》 1. 背景 NAS介绍了如何使用强化学习学习一个完整的CNN网络或是一个独立的RNN单元，这一篇论文是神经网络架构搜索开篇之作NAS的集成和发展，也是由谷歌的Zoph等人提出来的，针对NAS论文中的缺点进行改进，在
nasnet_cifar10:带有EarlyStopping的CIFAR10修改的NASNet
04-03
NasNet 2018年 此仓库中的大多数代码来自 该代码是“学习可伸缩图像识别的可传输体系结构”的重新实现，包括控制器的训练过程。 该代码包含三种用于搜索模型的算法：随机搜索，策略梯度和PPO。 要求 Python >= ...
Deep Learning ToolboxTM Model for NASNet-Large Network：用于图像分类的预训练 NasNet-Large 网络模型-matlab开发
05-31
NASNet-Large 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 这是NASNet体系结构家族的模型之一。 NASNet 架构是使用循环神经网络从数据中学习的，而不是像其他预训练模型一样完全由人类设计。...
NASNet-mobile.h5
02-26
model weight in this repo https://github.com/fchollet/deep-learning-models Keras提供的预训练权重
学习NASNet
t3321
04-08 555
NASNet学习笔记 https://blog.youkuaiyun.com/xjz18298268521/article/details/79079008 “核心三”这部分的图很好，能够帮助理解论文中搜索网络结构的策略 如何评价Google最新的论文NASNet？ https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38859100/article/details/80002485 NASNet （C...
NasNet：Learning transferable architectures for scalable image recognition——用于可扩展图像识别的可迁移架构学习
Together_CZ的博客
11-14 1251
NasNet：Learning transferable architectures for scalable image recognition——用于可扩展图像识别的可迁移架构学习
NASNet-keras:Keras实施NASNet-A
04-27
NASNetA-Keras 实施NASNet-A的。 最佳的模型来自论文“ [1]。 的扩展[2]。 演示版 显示了如何加载预训练的模型并将其用于对图像进行分类。 其他版本 从版本 keras包括两个版本的 。 如果你是 只对NASNet-mobile (4 @ 1056)和/或NASNet-large (6 @ 4032) 。 只对使用通道最后一个数据格式感兴趣。 我建议升级keras并使用内置版本。 这个版本 即使在添加了内置模型之后，该项目仍然有一些用途，因为它更通用。 它允许您创建任何NASNet-A模型。 如果您想要的东西比大型的更快，比手机更准确。 它允许您使用通道末尾或通道末尾数据格式加载预训练的模型。 它允许您加载任何经过Google实施培训的模型（权重将被转换）。 安装 Ubuntu 16.04上的系统要求 sudo apt-get install pyth
NASNet 详解
qq_16236875的博客
11-09 3651
NAS 的计算代价很大，作者用于ImageNet的NAS 简称为NASNet， 1 NASNet 详解 1.1 NASNet 控制器 在NASNet 中，完整的网络的结构还是需要手动设计的，NASNet学习的是完整网络中被堆叠，被重复使用的网络单元，为了方便将网络迁移到不同的数据集上，我们需要学习两种类型的网络块： （1）Normal cell： 输出Feature Map 和输入Feat...
NASNet:Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 学习可伸缩的图像识别的可转移架构
Cinderella___的博客
11-29 528
1,说明 神经网络图像分类模型的建立通常需要大量的结构工程。此篇论文研究了一种在感兴趣的数据集上直接学习模型体系结构的方法.由于这种方法在数据集较大时开销较大，因此作者建议在小数据集上搜索架构构建块，然后将该块转移到更大的数据集。 这项工作的关键贡献是一个新的搜索空间(称之为“NASNet搜索空间”)的设计，它支持可转移性。实验中，在CIFAR-10数据集上搜索最佳的卷积层(或“单元”)...
论文解读 | NASNet
Loong Cheng的博客
05-05 7205
转载： 导读：谷歌推出的NASNet架构，用于大规模图像分类和识别。NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成——Normal Layer and Reduction Layer，这样的效果是不再需要相关专家用human knowledge来搭建卷积网络架构，直接用RNN把Hyperparameter计算出来，这样就实现了AI自动学习。 我们之前推出了 AutoML项目，这是...
【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
m0_69378371的博客
12-08 923
是一种基于强化学习的神经架构搜索方法，通过自动化搜索神经网络架构，提供了性能更强、计算效率更高的网络设计。它在多个计算机视觉任务中表现出了优异的性能，并成为自动化机器学习（AutoML）领域的重要进展。然而，NASNet的计算开销和搜索效率仍然是挑战，如何加速架构搜索并进一步优化计算资源的使用，仍是未来发展的重要方向。
第45步 深度学习图像识别：Nasnet建模（Tensorflow）
Jet4505的博客
06-29 1137
第45步 深度学习图像识别：Nasnet建模（Tensorflow）
经典再读 | NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现
AI科技大本营
09-14 2066
（图片付费下载于视觉中国）作者 |Sik-Ho Tsang译者 |Rachel编辑 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】从 Au...
NAS优缺点完全剖析
weixin_34216196的博客
06-10 2884
NAS优缺点完全剖析 一个企业或者公司在对自身IT系统进行设计时，除了考虑IT系统的高性能、可靠性以及可扩展性外，还需要考虑的是IT系统相关的管理成本。著名的2/8定律就向我们表明：IT设别与管理的开支比例为2：8。因此，企业在建设自身IT系统的同时，一直在追求着管理成本的下降。NAS正式企业网络用户对数据访问和存储要求不短增加的情况下，产生的一种易管理、管理成本低的优化存...
NASNet论文
最新发布
03-21
### NASNet 论文下载链接 NASNet 的论文全名为《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》[^4]。这篇论文详细介绍了如何通过神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）来设计...
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