神经架构搜索的输出是什么？

神经架构搜索的输出是一种最佳的神经网络架构。神经架构搜索是一种自动化的方法，旨在通过搜索算法和机器学习技术，从大量的候选神经网络架构中找到最优的架构。其输出结果通常是一个具有最佳性能和效率的神经网络模型。

神经架构搜索的输出可以包括以下内容：

网络结构：输出的结果会给出一个最佳的神经网络结构，包括网络的层数、每层的神经元数量、连接方式等。这个结构可以用来构建和训练神经网络模型。
超参数设置：输出的结果还会给出一组最佳的超参数设置，如学习率、正则化参数、批量大小等。这些超参数的选择对于神经网络的性能和收敛速度至关重要。
模型性能评估：输出的结果会包含对于最佳架构的性能评估，如准确率、精确度、召回率等指标。这些评估结果可以帮助开发者了解模型的表现，并进行进一步的优化和调整。

神经架构搜索的应用场景非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。通过神经架构搜索，可以帮助开发者自动化地设计和优化神经网络模型，提高模型的性能和效率。

腾讯云提供了一系列与神经架构搜索相关的产品和服务，如AI Lab AutoML平台。该平台提供了一站式的自动机器学习解决方案，包括神经架构搜索、超参数优化等功能。您可以通过访问以下链接了解更多信息：

腾讯云AI Lab AutoML平台：https://cloud.tencent.com/product/automl

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

神经架构优化(NAO)：新的神经架构搜索(NAS)算法

这种情况下，你可能会尝试神经架构搜索（NAS），这是一种自动的过程，另一个机器学习算法根据以往观察到的架构和他们的表现，来指导创建更好的架构。...然而现存的自动设计神经网络架构的方法 -- 通常基于增强学习或者进化算法 -- 需要在指数级增长的离散空间中做搜索，我的同伴和我在微软亚洲研究院机器学习组设计了一种简化的，更有效的方法，基于连续空间内的优化...有了我们的新方法，叫做神经架构优化（NAO），我们利用基于梯度的方法在更紧密的空间中做优化。...另外，将NAO和权重共享机制结合起来（叫做 NAO-WS），我们得到了显著的搜索速度提升。权重共享可以降低网络架构搜索的计算成本，它通过让多种网络结构共用同一份参数来做到。...通过在连续空间上的优化，NAO得到了更好的结果，相比于现有的NAS方法，他们直接在离散架构空间中搜索。至于未来的应用，我们计划用NAO来为其它重要的AI任务搜索架构，比如神经机器翻译。

8283 0

AutoML 和神经架构搜索初探

目录： • AutoML是什么? • AutoML有用吗? • 神经网络结构搜索是什么? • DARTS是什么?...我将提出一些替代AutoML方法的建议，以使机器学习从业者在进行最后一步时更有效率。神经网络结构搜索是什么?...来自Le和Zoph的博客文章：左边更简单的架构是人类设计的，右边更复杂的架构是神经网络设计的。...这比大多数神经架构搜索算法使用的黑箱搜索效率高得多。 ?...这是效率的巨大提升！虽然还需要更多的探索，但这是一个很有前景的研究方向。 Google经常强调神经架构搜索需要巨大计算力，这说明有效的网络结构搜索方法很可能未被充分探索。神经架构搜索有用吗？

6102 0

神经网络架构搜索(NAS)

在神经架构搜索(NAS)，自动化架构工程的过程就出现了。我们只需要为NAS系统提供一个数据集，它将为我们提供该数据集的最佳架构。NAS可以看作AutoML的子域，与超参数优化有明显的重叠。...搜索空间定义了NAS方法原则上可以发现哪些神经结构。它可以是链式结构，其中层(n-1)的输出作为层(n)的输入，也可以是具有跳跃连接(多分支网络)的现代复杂结构。...链状多分支网络有些时候，人们确实希望使用手工制作的外部架构（宏架构）和重复的主题或单元。在这种情况下，外部结构是固定的，而NAS只搜索单元结构。这种类型的搜索称为微搜索或单元搜索。...PNAS的步骤微结构的搜索（DARTS）神经架构的搜索空间是离散的，即一个架构与另一个架构至少有一个层或层中的一些参数不同，例如5×5过滤器与7×7过滤器。...当找到这些单元后，这些单元就被用来构建更大的网络。来源商业新知网，原标题：【A】深度学习的未来：神经网络架构搜索(NAS)

1.6K3 0

神经架构搜索方法知多少

选自arXiv 神经架构搜索可以降低深度学习的门槛，有助于研究人员和从业人员更容易地使用深度学习。本文对现有神经架构搜索方法做了统一、分类和对比，还做了详细的分析。...在这些工作取得进展的同时，研究人员拓宽了神经架构搜索的视野，希望神经架构搜索可以减少搜索时间，降低发现架构的泛化误差。可以同时处理多个目标函数的方法开始进入人们的视野。...作者还做了适当的实验补充自己的想法。神经架构搜索空间神经架构搜索空间是神经架构一般定义的子空间。其运算空间是有限的，而且可以对架构施加一定的约束。...图 4：以 NASNet-A 架构的缩减单元（Zoph et al.，2018）为例，展示一个 cell 在 NASNet 搜索空间中是什么样子。...可以将 block 用做其他 block（如 block 1 和 block 3）的输入，未使用的 block 连在一起成为 cell 的输出。

6912 0

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方法，还依赖于网络架构本身。然而，手工设计一个适用于不同任务的高效架构需要大量的领域知识和实验。...这时，**神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）**应运而生，作为自动化寻找神经网络最佳架构的工具，它在一定程度上缓解了设计者的工作量，并能找到比人类手工设计更高效的架构...本篇文章将详细介绍NAS的背景、方法、应用以及如何实现NAS算法。 1. 什么是神经架构搜索（NAS）神经架构搜索（NAS）是指通过搜索算法自动设计神经网络架构，从而优化特定任务的性能。...语音识别：使用NAS找到的模型在语音识别任务上优于传统手工设计的模型。自动驾驶：通过NAS优化了感知模块中的神经网络架构。 5....总结神经架构搜索（NAS）作为一种自动化设计神经网络的技术，极大地提高了深度学习模型的开发效率。虽然其计算开销较大，但近年来通过权重共享、代理模型等技术大大降低了NAS的搜索成本。

1951 0

多图演示高效的神经架构搜索

(简而言之你只要理解这两个动画) 设计不同类型的神经网络诸如图像分类和自然语言理解通常需要大量的网络架构工程及专业知识。神经架构搜索(NAS)可使这些手工设计过程自动化。...学界对NAS的研究兴趣与日俱增，特别是用于最近的深度学习模型优化。探索和发现神经网络架构有很多方法。...没错，用一个神经网络构建另一个神经网络。本文目的是向读者介绍，如何使用宏搜索/微搜索策略，生成新的神经网络。...我们来看一下控制器的模型，它是用LSTM构建的。LSTM网络以自回归的方式通过softmax分类器采样决定: 上一步的决定作为下一步的(以嵌入形式)输入用于网络。搜索策略又是什么 ?...图 3.1: 用宏搜索生成卷积神经网络微搜索 (用于卷积单元) 此处仅展现最终子模型的部分架构 ? 图 3.2: 用微搜索生成卷积神经网络，只显示部分架构 4.

8664 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS）

神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS）背景神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。...他们的搜索空间都是不可微的，Differentiable Architecture Search 这篇文章提出了一种可微的方法，可以用梯度下降来解决架构搜索的问题，所以在搜索效率上比之前不可微的方法快几个数量级...可以这样通俗的理解：之前不可微的方法，相当于是你定义了一个搜索空间（比如3x3和5x5的卷积核），然后神经网络的每一层你可以从搜索空间中选一种构成一个神经网络，跑一下这个神经网络的训练结果，然后不断测试其他的神经网络组合...这种方法，本质上是从很多的组合当中尽快的搜索到效果很好的一种，但是这个过程是黑盒，需要有大量的验证过程，所以会很耗时。而这篇文章把架构搜索融合到模型当中一起训练。算法核心思想 ?...(b) 把搜索空间连续松弛化，每个edge看成是所有子操作的混合（softmax权值叠加）。 (c) 联合优化，更新子操作混合概率上的edge超参（即架构搜索任务）和架构无关的网络参数。

2.8K2 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（DAAS）

DAAS 本文是华为基于可微分网络搜索的论文。...本文基于DARTS搜索离散化后性能损失严重的问题，提出了离散化感知架构搜索，通过添加损失项(Discretization Loss)以缓解离散带来的准确性损失。...摘要神经架构搜索（NAS）的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络，从而确定离散化的最佳子网，即修剪弱候选者。...本文提出了离散化感知架构搜索（DAAS），其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置，以便离散带来的准确性损失得到缓解。...DAAS架构思路展示方法算法的核心思路是采用超网络中边和操作参数归一化后的信息熵作为Loss约束，最小化信息熵可以实现离散的参数分布。

1.1K3 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS）

神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS） 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能在评估阶段表现不好的问题，提出了分解神经网络架构搜索过程为一系列子问题...，SGAS使用贪婪策略选择并剪枝候选操作的技术，在搜索CNN和GCN网络架构均达到了SOTA。...传统的基于梯度搜索的DARTS技术，是根据block构建更大的超网，由于搜索的过程中验证不充分，最终eval和test精度会出现鸿沟。...类似DARTS搜索过程为每条边指定参数α，超网训练时通过文中判定规则逐渐确定每条边的具体操作，搜索结束后即可得到最终模型。 ? SGAS架构示意图 ?...算法伪代码为了保证在贪心搜索的过程中能尽量保证搜索的全局最优性，进而引入了三个指标和两个评估准则。三个指标边的重要性非零操作参数对应的softmax值求和，作为边的重要性衡量指标。

1K3 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（Noisy DARTS）

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，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了通过向...但是DARTS 的可复现性不高，主要原因包括：搜索过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失问题。...connection 比其他算子有很大的优势，这种优势在竞争环境下表现为不公平优势并持续放大，而其他有潜力的操作受到排挤，因此任意两个节点之间通常最终会以 skip connection 占据主导，导致最终搜索出的网络性能严重不足...架构参数可视化上图展示的是在 supernet 训练过程中，不同的操作在 softmax 下的权重变化，其中深绿色的线是 skip-connection 被 softmax 分配的权重。...CIFAR-10 DARTS搜索结果 ImageNet实验结果 ? ImageNet实验结果 ? 搜索结果消融实验有噪声 vs. 无噪声 ? 有噪声 vs. 无噪声无偏噪声 vs.

9282 0

干货 | AutoML 和神经架构搜索初探

7842 0

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，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了一种可微分的神经网络架构搜索算法...，就是当搜索轮数过大时，搜索出的架构中会包含很多的 skip-connect，从而性能会变得很差。...因此，在 DARTS 最后选出的网络架构中，skip-connect 的数量也会随着 search epoch 变大而越来越多，如下图中的绿线所示。 ?...从上图中蓝线也能看出，当过了红圈之后，架构的性能开始出现下降，从而出现 collapse 问题。因此，我们可以选择在可学习算子 alpha 排序不再改变（图中红圈处）的时间点附近早停。...PC-DARTS 使用部分通道连接来降低搜索时间，因此搜索收敛需要引入更多的 epoch，从而仍然搜索 50 个 epoch 就是一个隐式的早停机制。实验结果 CIFAR ?

7702 0

【神经网络架构搜索】ProxylessNAS 直接在ImageNet搜索

并且ProxylessNAS也是第一个研究不同硬件架构上专用神经网络架构的工作。使用一系列实验来证明ProxylessNAS的直接性directness和定制性specialization。...参考了one-shot和darts的搜索空间，构建了过参数网络，对于one-shot来说，会将所有path路径输出相加；对于darts来说，使用的是weighted sum的方式得到输出。...然后得到输出可以看出，在运行过程中，只有单路径被激活，节省了一个量级的显存消耗。 3.3 训练二值化网络 ? 和darts类似，ProxylessNAS交替更新权重参数和架构参数。...在训练权重参数的时候，固定住架构参数，然后随机采样二进制开关。然后激活路径对应的网络使用梯度下降算法在训练集上进行训练。在训练架构参数的时候，固定住权重参数，然后更新架构参数。...Revisiting ProxylessNAS是第一个直接在目标数据集ImageNet上进行训练的神经网络搜索算法，通过使用path binarization解决了以往Gradient-based NAS

8073 0

神经网络是什么神经网络架构组成

、模式识别等等，都是来自神经网络，想要了解人工智，还是要先了解神经网络是什么。...image.png 神经网络是什么 神经网络属于机器学习时使用一种模型，它是利用了动物神经网络，作为神经网络的特征，通过将这些神经网络进行合理的分布，然后再进行信息处理的算法数学模型。...神经网络架构组成 1、前馈神经网络前馈神经网络在应用中比较常见，第一层输入、最后一层输出，当然里面会有很多的隐藏层，也就是“深神经网络。...通过计算出改变样本相似性的变换之后，就能得到每一层神经元的活动，从中得知前一层活动时运用的非线性函数。...神经网络是什么，在以上文中给大家做了简单的介绍，目前不同的任务还是需要使用相对应的神经网络架构，现在还是无法达到通用的人工智能，未来神经网络模型一定会在广泛的任务上表现更出色。

9581 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS）

神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS）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 computing 问题，提出了 Partial...Channel Connection 和 Edge Normalization 的技术，在搜索过程中更快更好。...PC-DARTS架构部分通道连接(Partial Channel Connection) 如上图的上半部分，在所有的通道数K里随机采样 1/K 出来，进行 operation search，然后operation...副作用：由于网络架构在不同iterations优化是基于随机采样的channels，故最优的edge连通性将会不稳定。...当网络搜索完毕，node间的operation选择由operation-level和edge-level的参数相乘后共同决定。

1.3K3 0

【神经网络架构搜索】NAS-Bench-101: 可复现神经网络搜索

【GiantPandaCV导语】Google Brain提出的NAS领域的Benchmark,是当时第一个公开的网络架构数据集，用于研究神经网络架构搜索。...摘要神经网络搜索近年来取得进步巨大，但是由于其需要巨大的计算资源，导致很难去复现实验。本文目标是通过引入NAS-Bench-101的方法来缓解以上问题。...搜索空间 NasBench101中设计的搜索空间是基于cell的搜索空间，如图所示，网络的初始层（conv stem）是由3x3卷积和128的输出通道组成的主干，每个单元堆叠三次，然后进行下采样，使用最大池化将通道数和空间分辨率减半...网络骨架构成每个cell内部有V个节点，每个节点包括L个标签，分别代表相应的操作。其中in和out代表输入的tensor和输出的tensor。...5.3 局部性 NAS中的局部性是：相似的网络架构的准确率也是相似的。很多NAS算法都在利用NAS的局部性原理来进行搜索。

1.3K3 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（Fair-DARTS）

并提出 0-1 loss 提高了架构参数的二值性。...skip-connection 富集现象本文指出 skip connections 富集的原因主要有两个方面： skip connections 的不公平优势在超网络训练架构参数过程中，两个节点之间是八个操作同时作用的...softmax 的排外竞争由于 softmax 是典型的归一化操作，是一种潜在的排外竞争方式，致使一个架构参数增大必然抑制其他参数。...部署训练的离散化差异搜索过程结束后，在部署训练选取网络架构时，直接将 softmax 后最大 α 值对应的操作保留而抛弃其它的操作，从而使得选出的网络结构和原始包含所有结构的超网二者的表现能力存在差距...Architecture Search with Early Stopping [3] Noisy Differentiable Architecture Search [4] Fair DARTS：公平的可微分神经网络搜索

1.2K2 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（Latency-DARTS）

Latency-Aware Differentiable Neural Architecture Search 论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.06392 摘要可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行...本文的方法还能简洁的移植到广泛的硬件平台上，或用于优化其他不可微的因素，如功耗。 ? 动机本文从神经网络架构延迟的角度出发，对DARTS的搜索进行了优化。...从硬件部署角度考虑，网络模型的推理速度受硬件加速设备，部署框架的优化效果，输入输出数据的延迟等多方面的影响。如下图所示： ?...ImageNet实验结果总结本文提出了一种在复杂搜索空间中预测架构延迟的可微分方法，并将该模块融入到可微分架构搜索中。这使得我们可以控制识别精度和推理速度的平衡。...本文将延迟预测模块设计成一个多层回归网络，并通过从预设的搜索空间中抽取一些架构进行训练。该流水线可以很容易地移植到广泛的硬件/软件配置中，并有助于设计机器友好的架构。

1.1K2 0

神经网络架构搜索——可微分搜索（P-DARTS）

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。...渐进式Cell搜索架构如上图所示，在DARTS中，搜索时候是以 8 cells with 50 epochs 来进行的，而evaluate时却以 20 cells，这bias造成了精度大幅度下降；而...方法 OK，你可能会问，为什么不直接以20 cells 来进行搜索呢？好问题，理论上应该是可行的，就是太耗memory且容易网络架构过拟合；那17 cells也很深，memory够吗？...(b) 接着进行 cells=11的搜索，虽然深度加了一倍多，但这时每个node间operation candidate将会减少接近一半，即把(a)中最后置信度较低的operation直接delete掉...(c) 同样的流程，最后进行 cells=17的搜索，再砍掉置信度低的一半opeartion。通过这样的方式来tradeoff depth及memory。实验结果 CIFAR-10 ?

7083 0

神经网络架构搜索——二值可微分搜索（BATS）

通过结合神经网络架构搜索，大大缩小了二值模型与实值之间的精度差距，并在CIFAR 和 ImageNet 数据集上的实验和分析证明了所提出的方法的有效性。...(BATS)，这是一个通过神经架构搜索(NAS)大幅缩小二进制神经网络与其实值对应的精度差距的框架。...实验重新结果证明了所提出的方法的有效性和直接在二进制空间中搜索的必要性。并且，在CIFAR10、CIFAR100 和 ImageNet 数据集上设计了 SOTA 的二元神经网络架构。...导致训练过程中两者的收敛速度不同，并且会因此放大二值化过程中的梯度衰减现象（论文是这样描述的，不过具体原因不清楚）二值神经网络搜索空间二值神经网络搜索空间与标准 DARTS 搜索空间对比如下图所示：...事实上，在有些情况下，随机搜索获得的架构甚至比搜索得到的架构通过表现的更好。此外，特别是当训练时间较长或在较大的数据集上进行搜索时，DARTS可能会出现 Skip-Connect 富集的问题。

1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云