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Feb, 2021
山口爬升领域神经架构搜索的新框架
A Novel Framework for Neural Architecture Search in the Hill Climbing Domain
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Mudit Verma, Pradyumna Sinha, Karan Goyal, Apoorva Verma, Seba Susan
TL;DR
本研究提出了一个新的神经架构搜索框架，它基于一个使用形态操作的爬山过程并采用新的梯度更新方法。该技术可以在更广泛的搜索空间中搜索，从而产生竞争优势，其在单个GPU训练的19.4小时内在CIFAR-10数据集上实现了4.96％的错误率。
Abstract
neural networks
have now long been used for solving complex problems of image domain, yet designing the same needs manual expertise. Furthermore, techniques for automatically generating a suitable
deep learning
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