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搜索结果 - 6
程序合成的遗传算法
利用进化计算方法改善演绎程序合成工具 SuSLik 的搜索策略，以加速正确程序的推导，交叉验证结果显示改进后的方法可泛化应用于未预见的问题。
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2 years ago
KDD
协同过滤的高效数据特定模型搜索
本文提出了一种使用 AutoML 技术设计特定于数据的 CF 模型的新框架，其中关键是将 SOTA CF 方法统一为输入编码、嵌入函数、交互函数和预测函数的不相交阶段，以及使用随机搜索和性能预测器的易于使用、强大且高效的搜索策略。在五个真实
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3 years ago
选择迁移哪个模型？在庞大的数据集中寻找关键之针
本文提出一种基于悔意的模型选择框架，探讨了对于视觉任务模型选择的通用策略与任务相关策略，并且通过具有代表性的数据集验证了一个简单高效的混合搜索策略的有效性。
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4 years ago
NPENAS: 神经预测引导的神经结构搜索
本文介绍一种基于神经预测器的进化算法（NPENAS）用于增强 NAS 的探索能力，设计了两种神经预测器，其中一种是基于贝叶斯优化的不确定性估计网络，另一种是直接输出输入神经结构性能预测的基于图的神经网络。大量实验表明，使用这种方法的 NPE
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4 years ago
快速自动增强
本文提出了一种名为 Fast AutoAugment 的算法，通过基于密度匹配的更高效的搜索策略找到有效的数据扩充策略，相比于 AutoAugment，该算法在各种模型和数据集上加速了搜索时间，并实现了可比较的图像识别性能。
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5 years ago
CVPR
使用相邻性和缩放预测的自适应目标检测
通过使用搜索策略自适应地将计算资源定向到可能包含目标的子区域，我们的方法与基于固定锚点的方法相比，在平均使用两个数量级更少的锚点的同时，在准确性上可与最先进的 Faster R-CNN 算法相媲美。
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9 years ago
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