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CVPR离散化差异的魔鬼：用单阶段搜索协议来强化可微 NAS
神经架构搜索被广泛应用于各种计算机视觉任务，其中不可微分神经架构搜索是其中一个有前景的子领域。然而，基于梯度的方法受到离散化误差的影响，从而严重损害了获取最终架构的过程。我们的工作首次研究了离散化误差的风险，并展示了如何影响非规则化超网络。
PDFa month ago
NASiam：使用神经架构搜索技术对孪生网络进行高效表示学习
文章介绍了一种名为 NASiam 的新方法，利用不同 iable NAS 技术改进了基于孪生网络的对比学习框架 (如 SimCLR、SimSiam 和 MoCo) 内的多层感知器投影和预测器 (编码器 / 预测器对) 结构，而保留了之前基线
PDFa year ago
CVPRUNAS: 可微分结构搜索遇上强化学习
UNAS 是一个统一的框架，将最新的 DNAS 和 RL 方法封装在一个框架中，在维持较低的搜索成本的同时，能够在一个统一的框架中搜索具有可微和不可微标准的架构。通过 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 数据集的广泛
PDF5 years ago
带有集成 Gumbel-Softmax 的可微架构搜索
本文提出一种可微分的网络架构搜索方法，使用集成 Gumbel-Softmax 估算器优化深度网络的构架和参数以实现同时保证高效和有效性的目标。实验证明，该方法可以高效地发现高性能架构。
PDF5 years ago
ICLRProxylessNAS：无代理神经架构搜索（NAS）技术在目标任务和硬件上的应用
本篇论文提出了 ProxylessNAS 方法，它能够在大规模的目标任务和硬件平台上直接学习网络结构，缩减计算成本并提供了一种高效的 CNN 网络结构设计方法。实验结果表明，ProxylessNAS 可以在 CIFAR-10 和 Image
PDF6 years ago