ICMLJan, 2020
通过架构特征推断卷积神经网络的准确性
Inferring Convolutional Neural Networks' accuracies from their architectural characterizations
Duc Hoang, Jesse Hamer, Gabriel N. Perdue, Steven R. Young, Jonathan Miller...
TL;DR本研究提出了一种有利于评估不同卷积神经网络体系结构的系统性语言,该语言能够在训练前进行比较,本研究使用该语言在两个具体的基于计算机视觉的物理问题上,解决了事件顶点查找和强子多重性分类问题,同时提取了优化网络架构中的几个架构属性,使用机器学习模型对其进行了预测。