performance predictor | BriefGPT

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用生成校准的召回器个性化大型语言模型写作助手
PEARL is a retrieval-augmented LLM writing assistant that addresses the lack of personalization in LLM outputs, using a
PDF8 months ago
学习准确的性能预测器用于超快速自动模型压缩
本文提出了一个名为 SeerNet 的超快速自动模型压缩框架，通过性能预测器直接优化压缩策略，无需进行复杂的压缩策略搜索和评估，实现了针对各种计算成本约束的超快速自动模型压缩。与现有自动模型压缩方法相比，实验结果显示，该方法在图像分类和目标
PDFa year ago
AAAIGENNAPE: 通向广义神经网络架构性能估计的方法
本文提出了 GENNAPE，一种基于预训练的神经架构性能估计器，通过网络表示、对比预训练和基于模糊聚类的预测器集合相结合，旨在对完全未知的神经网络进行泛化。实验表明，GENNAPE 在 NAS-Bench-101 上预训练可以在 5 个不同
PDF2 years ago
ICLR通过从数据集学习生成图形实现快速神经架构搜索
本文提出了一种高效的神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）框架，基于元学习的跨模态潜空间，结合预训练的网络库和数据库，可以快速地为新数据集搜索神经架构，并且还提出了一种元性能预测器来从多个未见数据集中
PDF3 years ago
基于预测的图卷积神经网络 NAS
提出了一种基于图卷积网络（GCN）的性能预测器，用于实现高效的硬件感知神经架构搜索（BRP-NAS）。与以往的方法不同，该方法重视模型之间的二元关系和迭代数据选择策略，实现了更高效的样本利用率。研究表明，该方法在多项飞行器搜索领域中的性能表
PDF4 years ago
一种半监督的神经架构评估器
本文提出了一种半监督评估神经架构的方法，使用自编码器发现神经架构的有意义的表示，并利用图卷积神经网络来预测它们的性能，以实现神经架构搜索的高效优化。我们在 NAS-Benchmark-101 数据集上进行了大量实验，证明了我们方法在减少寻找
PDF4 years ago
基于图神经网络的通用架构编码方案，用于基于预测的 NAS
提出一种新型的基于图的神经架构编码方案 GATES，通过模拟神经架构的实际数据处理方式 -- 传播信息的转换，改进了基于预测器的神经架构搜索，并成功地提高了搜索样本的效率。
PDF4 years ago
DNN-Chip Predictor：一种基于分析的深度神经网络加速器性能预测器，支持不同数据流和硬件架构
本文提出了 DNN-Chip Predictor，一种分析性能预测器，能够在实际实现之前准确预测 DNN 加速器的能量、吞吐量和延迟，从而加快和提高 DNN 加速器的开发效率。该预测器具有分析性能公式，支持不同的算法对硬件映射方案（即数据流
PDF4 years ago
神经架构优化
本论文提出了一种基于连续优化的自动神经架构设计方法，使用编码器、预测器和解码器组成的方法在连续空间中进行梯度优化，通过将较好的嵌入解码成新的架构，最终实现在 CIFAR-10 和 PTB 数据集上高效发现神经网络，并与之前的方法相比实现了较
PDF6 years ago