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基于PCDARTS改进的神经网络架构搜索算法

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  • 万方数据
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神经网络架构搜索主要解决人工设计神经网络难度大的问题,针对该算法的研究在自动化机器学习领域有着深远的意义.搜索算法的主要流程包括设计搜索空间、设计搜索策略、网络评估,针对搜索空间,应用通道随机重排技术和上下文信息融合技术进行高效特征提取,同时在搜索策略上,针对联合搜索优化困难且消耗时间长的问题,设计了修正网络的reduction cell,仅搜索normal cell.结果表明,该网络的搜索效率得到了提高搜索时间减少了31％左右,并且在cifar10数据集和tiny-imagenet数据集上的验证精度分别提高了0.21％和2.26％.
An Improved Neural Architecture Search Algorithm Based on PCDARTS

赵加坤、刘云辉、孙俊

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西安交通大学软件学院 西安 710049

深度学习 图像识别 神经网络架构搜索 卷积神经网络 通道重排

国家自然科学基金

11772242

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.002

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(4)
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