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ICML
TIPS: 任意时刻神经网络的拓扑重要路径采样
提出了一种基于马尔可夫链的分析方法，用于自动设计具有任意模型复杂度的神经网络，并且实验证明该方法在多种数据集上能够提高神经网络的准确性和收敛速度。
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a year ago
深度神经网络架构搜索，用于 Nano-UAV 上的精确视觉位姿估计
运用神经结构搜索技术 (NAS), 我们为视觉姿态估计任务自动确定了几个帕累托最优的卷积神经网络 (CNNs), 以适应小型 UAV 硬件限制的特点，展示了现实生活中多个 NAS 优化的 CNNs 可以在 27 克的 Crazyflie 纳
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a year ago
LiteTransformerSearch: 用于高效语言模型的无需训练的神经结构搜索
本文提出了一种名为 “轻量 Transformer 搜索（LTS）” 的新型网络自动设计算法，利用解码器参数作为感性代理，不需要任何模型训练，直接在目标设备上运行，方便快捷地制定任务性能与硬件成本间的 Pareto 前沿方案，应用到自回归语
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2 years ago
PONAS: 面向高效部署的渐进式单次神经架构搜索
通过一种表格构建技术，PONAS 基于进步式神经架构搜索（NAS）和一次性 NAS 方法相结合，以非常高效的方式设计符合不同硬件约束的神经网络架构，实验中 ImageNet 分类任务的 top-1 精度达到了 75.2%。
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4 years ago
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