ICLR 2021 NAS 相关论文(包含Workshop)

最新推荐文章于 2025-03-05 20:41:53 发布
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分类专栏： 神经网络搜索 AutoML 论文阅读 文章标签： 神经网络 机器学习 深度学习
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ICLR 2021 Workshop 接收

  • Measuring Uncertainty through Bayesian Learning of Deep Neural Network Structure

Zhijie Deng, Yucen Luo and Jun Zhu PDF

  • AutoHAS: Efficient Hyperparameter and Architecture Search

Xuanyi Dong, Mingxing Tan, Adams Yu, Daiyi Peng, Bogdan Gabrys and Quoc Le PDF

  • Tensorizing Neural Architecture Search in the Supernet

Hansi Yang, Quanming Yao and James T. Kwok PDF

  • Simulation-based Scoring for Model-based Asynchronous Hyperparameter and Neural Architecture Search

Matthias Seeger, Aaron Klein, Thibaut Lienart and Louis Tiao PDF

  • Making Differentiable Architecture Search less local

Erik Bodin, Federico Tomasi and Zhenwen Dai PDF

  • Width transfer: on the (in)variance of width optimization

Ting-Wu Chin, Diana Marculescu and Ari Morcos PDF

  • How Powerful are Performance Predictors in Neural Architecture Search?

Colin White, Arber Zela, Binxin Ru, Yang Liu and Frank Hutter PDF

  • On Adversarial Robustness: A Neural Architecture Search perspective

Chaitanya Devaguptapu, Gaurav Mittal, Devansh Agarwal and Vineeth N Balasubramanian PDF

  • A multi-objective perspective on jointly tuning hardware and hyperparameters

David Salinas, Valerio Perrone, Cedric Archambeau and Olivier Cruchant PDF

  • HardCoRe-NAS: Hard Constrained diffeRentiable Neural Architecture Search

Niv Nayman, Yonathan Aflalo, Asaf Noy and Lihi Zelnik PDF

  • Cost-aware Adversarial Best Arm Identification

Nikita Ivkin, Zohar Karnin, Valerio Perrone and Giovanni Za

最低0.47元/天 解锁文章
3D目标检测 CVPR2020 总结
jacke121的专栏
06-17 6108
本文盘点CVPR 2020 所有目标检测相关论文，总计64篇论文，感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇，尤其是工业界单位，可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热，神经架构搜索也开始在此领域发力。少样本、跨域的工作也很值得关注，最有意思的可能是伪装目标检测了，值得学习。 大家可以在： http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py 按照题目下载这些论文。 如果想要下载所有CVPR 2020论文，请点击这里： CVPR 2020 论文全面..
【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark
pprp的博客
11-01 1095
【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark 【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301, 由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。 Paper: NAS-Bench-301 and The case for surrogate benchmarks for Neural Architecture Search Code: https://github.c
workshop_of_NAS_ICLR2020.rar
05-19
ICLR 2020 线上会议已经圆满结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。值得一提的是，此届会议举办了ICLR历史上的第一个神经网络架构搜索（NAS）的Workshop（https://sites.google.com/view/nas2020/home），充分体现出NAS正成为越来越热门的神经网络研究方向。
【AAAI 2020】NAS+目标检测：SM-NAS 论文解读
深度学习技术前沿
04-28 1326
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！最近冒出来很多 Neural Network Search (NAS) + 目标检测的 paper，今天介绍一篇...
（更新完）免训练神经网络架构搜索综述
最新发布
weixin_45795384的博客
03-05 1269
梯度驱动的NAS方法通过梯度信息来指导架构搜索。典型代表是一系列的一次性NAS算法（如DARTS），它们将架构参数松弛为可训练的连续变量，通过梯度下降同时优化权重和架构选择，从而在单次训练中完成搜索。然而，这类方法仍需大量训练开销（需训练超级网络），并存在架构间等问题​。为彻底避免训练成本，研究者提出了利用评估架构性能的方法。例如，SNIP和GraSP等指标源自网络剪枝策略，计算网络在随机初始化时某些权重对损失的梯度敏感度，以估计架构的重要性​。再如（梯度范数）与。
ICLR 2021上与【因果推理】相关的投稿论文（七篇）
10-08
ICLR 采用公开评审，可以提前看到这些论文。本文发现基于因果推理（Causal Inference）相关的投稿paper很多，因果推理，以及反事实等相关理论方法在CV、NLP都开始有相关的应用了，这个前沿的方法受到了很多人的关注。
深度学习早停机制（Early Stopping）与早退机制（Early exiting）
m0_73832962的博客
11-28 7854
早停机制，一种机器学习模型调优策略，提升调优效率下图损失值明显经过了欠拟合到过拟合使用早停机制后，模型不再过拟合模型早停是面向模型训练过程的。而在模型内部，也会出现类似的现象，这一现象被叫做过度思考(Overthinking)现象，好比爱迪生让助理计算灯泡的容积。一个博士生助理将问题过度复杂化，计算半天计算不出来。而一个头脑清晰的普通助理反而可以直接用灯泡能容纳的水量，很快就计算出容积。
zero-cost-nas:轻量级NAS的零成本代理
05-09
零成本NAS ICLR2021论文的随附代码：tl; dr单个小批量数据用于为NAS的神经网络评分，而不是执行完整的训练。 在本自述文件中，我们提供： 如有任何疑问，请打开问题或给我们发送电子邮件。 （最新更新：02.02.2021） 概括 介绍。 为了执行神经体系结构搜索（NAS），通常需要对深度神经网络（DNN）进行训练，直到计算出最终的验证精度并用于将DNN相互比较并选择最佳的DNN。 但是，这很耗时，因为训练需要花费多个GPU小时/天/周。 这就是为什么通常使用最终精度的代理来加快NAS的速度。 通常，此代理是简化的训练形式（例如EcoNAS），其中减少了时期数，使用了更小的模型，或者对训练数据进行了二次采样。 代理。 取而代之的是，我们提出了一系列“零成本”代理，这些代理使用单个小批量的数据对DNN进行评分。 这些度量标准受到最近的“初始化时修剪”文献的启发，但适用于对整个
ICLR 2020 | 神经网络架构搜索（NAS）论文推荐
Arnetminer的博客
05-15 1068
ICLR 2020 线上会议已经圆满结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。值得一提的是，此届会议举办了ICLR历史上的第一个神经网络架构搜索（NAS）的Workshop（https://sites.google.com/view/nas2020/home），充分体现出NAS正成为越来越热门的神经网络研究方向。 此文列出以下十篇ICLR 2020 上关于NAS的经典文章供大家学习参考！ 1.NAS-B..
Fashion-MNIST数据集发布一周年，论文引用量超250篇
Paper weekly
10-08 2044
作者简介：肖涵博士，Fashion-MNIST 数据集作者。现为腾讯 AI 部门高级科学家、德中人工智能协会主席。他曾于 2014-2018 年初就职于位于德国柏林的 Z...
卷积神经网络——YOLOv4论文翻译
itlilyer的博客
10-20 2652
论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10934 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection Abstract 有大量的特性都自称可以提升卷积神经网络(CNN)的精度。仍然需要在大数据集上实际测试这些特性的组合并对结果进行理论证明。一些特性只能应用在特定模型上，或针对特定问题，或只应用与小尺度的数据集；另一些特征，像BN和残差连接可以应用到大部分的模型、任务和数据集上。我们假设通用的特征包括加权残差链接(WRC),跨
最新最全目标检测论文
weixin_38582851的博客
12-01 489
object-detection 文章目录object-detectionSurveyPapers&CodesR-CNNFast R-CNNFaster R-CNNMask R-CNNLight-Head R-CNNCascade R-CNNSPP-NetYOLOYOLOv2YOLOv3YOLTSSDDSSDFSSDESSDMDSSDPeleeFire SSDR-FCNFPNDSODRetinaNetMegDetRefineNetDetNetSSODCornerNetM2Det3D Object D
ICLR 2025 Workshop 征稿：推动基础模型的开源、开放、可复现
Paper weekly
01-07 649
国际学习表征会议 ICLR 作为深度学习领域的顶级学术活动，将于 2025 年 4 月 24-28 日在新加坡举办。期间，首届 Open Science for Foundation Models (SCI-FM) Workshop 将在会场同步开启，现面向业界进行征稿。时下，基础模型（Foundation Models）在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和多模态理解等领域展现出显著价值。然而，...
[论文阅读] Stereoscopically Attentive Multi-scale Network for Lightweight Salient Object Detection
xiongxyowo的博客
07-25 982
论文地址：https://dx.doi.org/10.1109/TIP.2021.3072811 代码：https://mmcheng.net/SAMNet 发表于：TIP 2021 Abstract Motivation Network Architecture Experiment 性能超越了X个最近模型，包括。 Summary Ref
神经网络架构搜索（Neural Architecture Search）杂谈
热门推荐
世事难料，保持低调
12-02 8万+
机器学习从业者被戏称为“调参工”已经不是一天两天了。我们知道，机器学习算法的效果好坏不仅取决于参数，而且很大程度上取决于各种超参数。超参数的自动搜索优化是一个古老的话题了。深度学习前它主要针对传统机器学习算法的参数，比较经典的方法有random search, grid search，Bayesian optimization，Reinforcement learning, Evolutionar...
CVPR 2021论文解读 | 基于随机标签的神经网络架构搜索
旷视开发者技术社区
06-08 788
收录会议：CVPR 2021论文单位：旷视研究院 一作张选杨旷视研究院 Basemodel 组研究员，研究方向是通用模型设计，包括神经网络结构搜索、动态网络、模型裁剪以及知识蒸馏。...
各类会议(conference\symposium\workshop) 之间的区别
longerzone的专栏
08-15 5万+
在查看的文献中有一些是来自各类会议的，这些会议的名称有时是conference，有时是workshop，还有一小部分是symposium和congress；在网上查这几个名称之间的区别时，发现还有一些表示会议的名称，转载如下（在排版和排序上做了一些小的变动，原文在：http://jeffye.javaeye.com/blog/165789）： 1、 Conference：是指正式的会议，通常持续
ICLR 2021初审结果公布，高分论文有这些！
深度学习技术前沿
11-12 1974
作者 |陈大鑫今日凌晨，ICLR 2021初审结果在官网公布，没有论文拿到满分10分，论文想被接收平均分大概要6分以上。本次ICLR 2021一共有3013篇论文提交，其中有856篇论...
多目标学习(Multi-task Learning)-网络设计和损失函数优化
来自Daisy和她的单程车票
12-01 9308
目前多目标学习主要从两个方向展开，一个是网络结构设计，一个是损失函数优化； 一、MTL网络设计 MTL网络通常可分为两种两种，一种是hard-parameter sharing不同任务间共用底部的隐层，另一种是soft-parameter sharing，形式较为多样，如两个任务参数不共享，但对不同任务的参数增加L2范数的限制；也有一些对每个任务分别生成各自的隐层，学习所有隐层的组合；这两种方式各有优劣，hard类的网络较soft不容易陷入过拟合，但如果任务差异较大，模型结果较差，但soft类网络通常参数较
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