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主要贡献：.1.提出了一种基于二层优化的可微网络结构搜索算法.2.表明基于梯度的架构搜索在CIFAR-10和PTB上超过了目前水平.3.实现了显著的效率提升（将架构发现的成本降低到几个GPUdays），这归功于基于梯度的优化.4.证明了在CIFAR10和PTB上通过DARTS学习到的...
MnasNet：Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobileMnasNet的主要亮点是FactorizedHierarchicalSearch（鼓励layerdiversity）和real-worldinferencelatency（通过在mobilephone运行模型），搜…
EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing论文链接：[EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing]useasingleNvidiaGTX1080TiGPU,thesearchforarchitecturestake…
NetAdapt作用：用户可以自动简化一个预训练的网络以使其达到硬件资源限制，同时最大化精确度。NetAdapt简介：将directmetrics（延时，能量，内存占用等等，等等，或者是这些指标的结合）并入自适应算法，direct…
##SearchingforMobileNetV3论文连接：[SearchingforMobileNetV3]SearchingforMobileNetV3这篇文章将searchtechniques和anovelarchitecturedesign结合设计了MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small。
论文阅读笔记（七十四）【CVPR2021】：CM-NAS:Cross-ModalityNeuralArchitectureSearchforVisible-InfraredPersonRe-IdentificationIntroduction当下众多方法采用双流网络结构来解决RGB-IR跨模态问题。
【论文笔记】003Auto-Keras-AnEfficientNeuralArchitectureSearchSystem发表于2019-06-17更新于2021-10-22分类于论文阅读次数：采用NetworkMorphism技术，可以在保持神经网络的功能的同时调整其神经架构，可以极大提高搜索的效率。
论文阅读笔记文献名称：ASpatial-TemporalQoSPredictionApproachforTime-awareWebserviceRecommendation.作者信息：XinYuWang,JiangkeZhu,ZibinZheng,分别是浙江大学和中山大学，ZibinZheng的主要研究方向就是webservicerecommendation
论文阅读笔记-MMnasNet论文要点将nas引入了多模态学习中，为各种多模态学习任务设计了一个广义深度多模态神经结构搜索（MMnas）框架，可以通用于多个下游任务。MMnas架构如上图，MMnas包含了一个统一的encoder-decoderbackbone和几个不同任务
主要记录神经网络架构搜索领域论文阅读笔记。专栏神经网络架构搜索（NAS）写文章神经网络架构搜索（NAS）主要记录神经网络架构搜索领域论文阅读笔记。认真学习的陆同学·26篇内容...
主要贡献：.1.提出了一种基于二层优化的可微网络结构搜索算法.2.表明基于梯度的架构搜索在CIFAR-10和PTB上超过了目前水平.3.实现了显著的效率提升（将架构发现的成本降低到几个GPUdays），这归功于基于梯度的优化.4.证明了在CIFAR10和PTB上通过DARTS学习到的...
MnasNet：Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobileMnasNet的主要亮点是FactorizedHierarchicalSearch（鼓励layerdiversity）和real-worldinferencelatency（通过在mobilephone运行模型），搜…
EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing论文链接：[EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing]useasingleNvidiaGTX1080TiGPU,thesearchforarchitecturestake…
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论文阅读笔记-MMnasNet论文要点将nas引入了多模态学习中，为各种多模态学习任务设计了一个广义深度多模态神经结构搜索（MMnas）框架，可以通用于多个下游任务。MMnas架构如上图，MMnas包含了一个统一的encoder-decoderbackbone和几个不同任务
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