CVPRJun, 2019
更灵活的神经结构搜索:密集连接的搜索空间
Densely Connected Search Space for More Flexible Neural Architecture Search
Jiemin Fang, Yuzhu Sun, Qian Zhang, Yuan Li, Wenyu Liu...
TL;DR本文提出了一种名为 DenseNAS 的神经架构搜索方法,通过设计一种密集连接的搜索空间,在该空间中搜索最佳路径来获得最终的体系结构,并使用一种链式成本估算算法来近似模型成本,优化准确性和模型成本。实验结果表明,DenseNAS 在 ImageNet 上具有很高的分类准确率,并成功优化了 ResNet 等多个模型的分类性能。