发简信
IP属地：北京
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（Cyclic-DARTS）神经网络架构搜索——可微分搜索（Cyclic-DARTS） 本文为微软研究院的NAS工作，论文题目：Cyclic Differentiable ...
-
神经网络架构搜索——可微分二值搜索（BATS）本文为三星发表在 ECCV 2020 的基于二值网络搜索的 NAS 工作（BATS），论文题目：BATS: Binary ArchitecTur...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（Latency-DARTS）本文为华为诺亚的NAS工作，针对DARTS搜索出网络结构往往对硬件不友好的问题，本文在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（Fair-DARTS）小米实验室 AutoML 团队的NAS工作，论文题目：Fair DARTS: Eliminating Unfair Advantages in ...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（Noisy DARTS）小米实验室 AutoML 团队的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS+）DARTS+ 华为诺亚方舟实验室的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS）SGAS原理及源码解析 KAUST&Intel发表在CVPR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段具有高验证集准确率的架构可...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS）PC-DARTS原理及源码解析 华为发表在ICLR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS模型训练时需要 Large memory and ...
-
神经网络架构搜索——可微分搜索（P-DARTS）华为发表在 ICCV 2019上的NAS文章，致力于解决在 proxy 训练与 target 测试的模型 depth gap 问题。Paper:...