网站网站制作网站的,网站建设要用到编程吗,在线购物网站设计,263邮箱注册这是我在海康威视研究院实习的工作#xff0c;被AAAI-2020接收为Spotlight。论文地址#xff1a;http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2002.12580v1引子上一个阶段的网络结构搜索(NAS)研究#xff0c;主要在两个方面。1)各类搜索方法#xff0c;从强化学习、进化算法等到梯度下降被AAAI-2020接收为Spotlight。论文地址http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2002.12580v1引子上一个阶段的网络结构搜索(NAS)研究主要在两个方面。1)各类搜索方法从强化学习、进化算法等到梯度下降2)各类网络结构或者配置从各种算子到通道数“万物皆可搜”。近期的NAS研究热点主要在探究高效、快速的NAS。搜索方法方面现在比较时髦的是one-shot方法处在发展阶段也存在一些问题。one-shot方法将多个subnet并联在一个supernet里面大概而论并联在supernet中的subnet越多one-shot方法将会更慢对于搜索结构也会有随机性。很多人质疑各种搜索方法都是在一个人为事先优选的「子搜索空间」基础上进行的。在这种人为优选子搜索空间中所包含的各结构之间效果分布较为集中上下限差距不大或者极端的结构分布很少也就是说这是一个效果接近于最优的「次优子结构空间」。那问题在于NAS作为AutoML的一个重要部分是要对之前一些需要人的经验或试错的工作进行自动化处理的自动寻找这个「次优子结构空间」也是NAS的应有之义。我们进行NAS首要的是承认了各种结构是不平等的。不平等自然是最直白的一种关系。上一阶段的NAS工作大多在搜索方法和不同任务空间上钻研现在是时候注意一下在一个任务上整个结构搜索空间中各个结构之间是否具有一定的关系呢我们知道这个世界是普遍联系的同理网络搜索空间也是由结构以及结构之间的关系构成的。如果我们掌握了结构之间关系就可以有先见之明从而达到NAS加速效果。这是一个问题。各种网络结构或者配置方面在之前的工作中有算子选择、通道数搜索然而对层数搜索的NAS工作是不够完善的。我们知道one-shot方法中supernet是并联的但是层是串联的现在如何得到一个one-shot的层数搜索框架呢这也是一个问题。这篇文章中我们可以找到以上两个问题即网络结构关系和卷积神经网络层数搜索的答案。工作首先问题的定义layer assignment search可以泛泛理解成层数搜索。详细来说这里的层指的是一个单元比如resnett的bottleneckplane net的conv-bn-relu等还有CNN中一般用下采样(stride conv/pooling)划分阶段每一个阶段会堆叠若干层比如resnet四个阶段各阶段层数为3463每一个层就是一定的算力。不同layer assignment的ResNet-50值得说明的一点以上不同layer assignment的ResNet50是具有相同FLOPs的。可以计算验证。实际项目中尤其在边缘设备算力限制情况下如果不能用ResNet50就需要确定一个阶段里分配几层算力这就是layer assignment search 问题。这里面包含了两个意思第一就是总层数第二就是给定层数下各层的分配。然后回答到一个问题整个结构搜索空间中各个结构之间是否具有一定的关系呢答案是有的就是后面一层的最好层分配结构继承自前一层的最好层分配结构。由浅至深。层层下去去除了网络空间的冗余。示意图如下将这种关系命名为Neural Inheritance Relation(NIR)。将这个关系作为先验构建一个one-shot搜索框架当然是针对层数搜索的即是Neural Inheritance Relation Guided One-Shot Layer Assignment Search 。如上图所示层数搜索的one-shot框架。一个包含了诸多层的supernet首先被构建出来每次采样在每个阶段要从浅到深的进行将采样得到的各阶段layer连接起来就是一个 candidate subnet。采样从浅层开始举个例子图中有两个下采样划分起三个阶段。那么第0次采样是1-1-1的层分配第一次采样全部的candidate只要三个1-1-21-2-12-1-1。每个采样得到的subnet将会被公平的进行若干次训练评估出最好结构标记为optimal-1。这个时候运用NIR第2次只采样与optimal-1有继承关系的下一层subnet依然只有三个。事实上每一次采样数等于阶段数。算法步骤如下算法的加速效果首先从理论上来讲一个阶段(group)数为n层(layer)数为m的CNN穷尽所有层数搜索的搜索空间具体大小如下层数搜索的搜索空间复杂度为 ,我们这种NIR神经网络结构关系引导的搜索实际搜索空间复杂度为 为搜索踩了一脚油门。本文在CIFAR-100上搭建了层数搜索数据集在Tiny-ImageNet, ImageNet上进行了实验。具体的详情请见paperhttps://arxiv.org/abs/2002.12580我们将层数搜索单独摘出来更加存粹的探究神经网络结构之间的关系并希望网络结构关系的思路可以给NAS社区带来一些insight进一步得到更加通用的高效NAS方案。作者知乎-孟让地址https://www.zhihu.com/people/mengrang历史文章推荐你的毕业论文过了吗《如何撰写毕业论文》卡尔曼滤波系列——经典卡尔曼滤波推导谈谈CNN中的位置和尺度问题目标检测和感受野的总结和想法一代传奇 SIFT 算法 专利到期CNN真的需要下采样(上采样)吗?人体姿态估计的过去现在未来2018-2019年度 Top10 综述【Awesome】Few-Shot Learning论文阅读列表你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验给研究新生的建议光看论文是学不好的一定要看书看书看书不是我们喜新厌旧而是RAdam确实是好用新的State of the Art优化器RAdam机器学习中的评价指标CVPR2019 |《胶囊网络(Capsule Networks)综述》附93页PPT下载你正在看吗
