如何NAS之后的发展或者有什么独特见解,请大家一起讨论一下,相互启发。
之后的发展不知道,说下历史吧~
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神经网路架构搜索(NAS)今年也是火的不行,本文简单梳理一下个人觉得比较有代表意义的工作,如果有错误或者遗漏欢迎大家指出hhhh
另外推荐一篇survey(虽然到处都在说这个,但我还是要推荐一下)
Neural Architecture Search: A Survey
大致按照时间线来,内容分为这么几块:大力出奇迹,平民化,落地
1,大力出奇迹
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被人们所熟知的第一篇NAS工作应该是Google的这篇NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING[ICLR17],充分展现了Google的实力和财力(划掉)。思路也是简单明了,以前每一层的filter数量大小等等都需要人为来定,那就可以做成一个优化问题列几个选项让它自己选个最好的,这样的选择组合起来就成了编码某个网路结构的token。为了让其更加灵活支持变长token,使用RNN来作为这里的controller,然后用policy gradient来最大化controller采样网路的期望reward,也就是validation accuracy