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论文提出了移动端的神经网络架构搜索方法，该方法主要有两个思路，首先使用多目标优化方法将模型在实际设备上的耗时融入搜索中，然后使用分解的层次搜索空间，来让网络保持层多样性的同时，搜索空间依然很简洁，能够使得搜索的模型在准确率和耗时中有更好的tradeoff来源：【晓飞的算法...
卷积神经网络VGG论文细读+Tensorflow实现一.背景介绍VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION是牛津大学计算机视觉实验室参加2014年ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)比赛的网络结构。
最近更新论文里引用的若干arxiv上预发表、最后被ICLR接收的若干文章的bibtex信息，发现这些文章都出现了同一个问题，即最终发表后，arxiv链接的自动bibtex就失效了，无法，后来神奇地发现可以在上面的链接里面按照年份检索当年ICLR的所有...
论文来源：ICML2019源码链接：github论文原作者：MingxingTan、QuocV.LeAbstract作者系统的研究了网络深度（Depth）、宽度（Width）和分辨率（resolution)对网络性能的影响，然后提出了一个新的缩放方法--…
概述MnasNet、EfficientNet与EfficientDet为谷歌AutoML大佬TanMingxing的系列化工作，对卷积神经网络的结构进行优化。其中，MnasNet利用NAS方法对卷积网络的基础模块进行搜索，EfficientNet和EfficientDet分析了输入图像分辨率、网络的宽度和深度这三个相互关联的影响网络精度和实时性的因素，对分类网络和检测...
论文标题：SearchingforMobileNetV3论文作者：AndrewHoward,MarkSandler,GraceChu,Liang-Chi深度学习论文翻译解析（十九）：SearchingforMobileNetV3-战争热诚-博客园
总的来说ShuffleNetV2这篇论文（是论文，不是模型本身）有如下几个好的idea：.1.衡量模型运行速度，应采用如运行时间(speed\runtime)这样的指标；.2.应在具体的运行平台上进行评估、衡量。.1.卷积核数量尽量与输入通道数相同（即输入通道数等于输出通道数...
学界|MnasNet论文解读：终端轻量化模型新思路AI科技评论按，本文作者陈泰红（ahong007@yeah.net），他为AI科技评论撰写了关于MnasNet论文的独家解读文章。
而且大多就是论文阅读列表。对于我们很多人来说，很难坚持下去。有没有可能做一个AI100天。之前有Alphatree系列，所以我先从图像入手，将一些重要的论文，论文翻译，源代码，按发展时间，领域整合在一起。作为深度学习这部分学习的基础。
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