autoML

学习笔记——2020 AI开发者万人大会week3——AutoML

AutoML技术AutoML是一系列技术的集合。
黄小米吖·2020-07-05 06:56

【论文笔记】AMC：AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices

论文：https://arxiv.org/abs/1802.03494代码：https://github.com/mit-han-lab/amc-release简介本篇论文是MIT韩松老师组提出的一种模型压缩方法，其核心思想是使用强化学习技术来实现自动化压缩模型。目前对于领域问题的解决方案通常采取人工压缩模型，手工压缩方法需要相关领域的专家知识，需要人工在推理速度，大小与准确率之间权衡，因此人工压
shura_R·2020-07-05 04:47

AM-LFS: AutoML for Loss Function Search论文解读

一、研究动机该文章是五月份商汤科技与悉尼大学联合发布在arxiv上的文章，用自动机器学习来获取视觉任务中的最佳损失函数。众所周知，一个有效的损失函数在视觉任务中起了关键作用，然而现在大部分的损失函数都是人为设定，不仅耗时而且一般只能获得次优解。为了缓解上述问题，AM-LFS在训练阶段利用了强化的思想来自动搜索合适的损失函数的超参数，同时又设计了一个搜索空间能够适应于不同的视觉任务，将不同任务的不同
MingSun95·2020-07-05 03:14

AutoML - 数据增广

打开百度App，看更多图片DeepAugment是一个专注于数据扩充的自动化工具。它利用贝叶斯优化来发现针对您的图像数据集定制的数据增强策略。DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快50倍完成的包在PyPI上。你可以通过运行以下命令来在终
Takoony·2020-07-05 01:43

一文读懂目前大热的AutoML与NAS！

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文作者为奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁黄浴先生，原载于知乎自动驾驶的挑战和发展专栏，原文链接：自动机器学习AutoML和神经架构搜索NAS简介https
我爱计算机视觉·2020-07-05 00:59

AutoML论文笔记（二） FedNAS Federated Deep Learning via Neural Architecture Search：基于神经网络搜索的联邦学习

文章题目：FedNAS:FederatedDeepLearningviaNeuralArchitectureSearch链接：linkhttps://chaoyanghe.com/publications/FedNAS-CVPR2020-NAS.pdf会议期刊：CVPR2020workshop论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

AutoML论文笔记（十二）Search to Distill: Pearls are Everywhere but not the Eyes：千里马常有，而伯乐不常有

文章题目：SearchtoDistill:PearlsareEverywherebutnottheEyes链接：linkhttps://arxiv.org/pdf/1911.09074会议期刊：CVPR2020论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。蒸馏学习和NAS结合，对于被视作掌上明珠的学生，不仅能从老师那儿学到网络参数
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

AutoML论文笔记（十五）Neural Architecture Search for Gliomas Segmentation on Multimodal Magnetic Resonance I

文章题目：NeuralArchitectureSearchforGliomasSegmentationonMultimodalMagneticResonanceImaging链接：linkhttps://arxiv.org/pdf/2005.06338论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。近年来，随着深度学习的发展，医学影
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

AutoML论文笔记（一） MiLeNAS Efficient NAS via Mixed-Level Reformulation:通过混合重组实现高效神经网络架构搜索

文章题目：MiLeNAS:EfficientNeuralArchitectureSearchviaMixed-LevelReformulation链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2003.12238会议期刊：CVPR2020论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。论文内容随着AI的普及，对于深度学习降低门槛
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

AutoML论文笔记（七）Blockwisely Supervised NAS with Knowledge Distillation：基于蒸馏学习的区块自适应NAS算法

文章题目：BlockwiselySupervisedNeuralArchitectureSearchwithKnowledgeDistillation链接：linkhttps://arxiv.org/abs/1911.13053会议期刊：CVPR2020论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。论文内容神经网络搜索技术（NAS）的迅速
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

AutoML论文笔记（十三）Self-Adaptive 2D-3D Ensemble of Fully Convolutional Networks for Medical Image Segment

文章题目：Self-Adaptive2D-3DEnsembleofFullyConvolutionalNetworksforMedicalImageSegmentation链接：linkhttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1907/1907.11587.pdf会议期刊：NeuralNetworks论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

AutoML论文笔记（十六）Neural Architecture Search without Training

文章题目：NeuralArchitectureSearchwithoutTraining链接：linkhttps://arxiv.org/pdf/2006.04647论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。常规的NAS在训练和单个结构验证的过程都非常耗时，动辄几百上千个GPU小时。本文在富含各种网络结构的数据集NAS-Ben
霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

自动化机器学习(AutoML)文献/工具/项目资源大列表分享

AutoML介绍AutoML是使用机器学习方法和过程来自动化机器学习系统并使其更容易访问的相关的工具和技术。它存在了几十年，所以不是一个全新的想法。
lqfarmer·2020-07-04 22:30

剪枝系列2：MetaPruning

3、相比AutoML方法，不需要设计强化学习用到的超参
不合时宜的漫步者·2020-07-04 21:23

AMC：移动设备上模型压缩和加速的AutoML

本文出自论文：AMC:AutoMLforModelCompressionandAccelerationonMobileDevices，提出了针对模型压缩的AutoML，利用强化学习方法来采样设计空间，极大地提高了模型压缩质量
librahfacebook·2020-07-04 21:39

论文阅读 AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

论文阅读AutoML:ASurveyoftheState-of-the-Art摘要略简介从两个角度介绍NAS。首先是模型的结构，常见的结构包括整体结构、基于单元的结构、层次结构和基于态射的结构等。
kindred_joe·2020-07-04 20:15

Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks

://github.com/yihui-he/channel-pruningICCV2017,byYihuiHe,XiangyuZhangandJianSunPleasehavealookatAMC:AutoMLforModelCompressionandAccelerationonMobileDevicesECCV
jwy2014·2020-07-04 20:32

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

参考文献：https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf代码实现：原论文提供https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdetpytorch
huangyiping_dream·2020-07-04 18:45

【AutoML】AutoML专栏上线，跟Google一起见证调参党的末日？

大家好，今天开设新专栏《AutoML》，即AutomatedMachineLearning。在这个专栏中，我们会讲述AutoML相关的内容，覆盖数据使用，模型架构，优化算法等内容。
言有三·2020-07-04 17:44

【AutoML】连续可微分架构如何用于网络结构搜索

大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述可微分架构用于模型搜索的基本概念和流程。
言有三·2020-07-04 17:12

【星球知识卡片】AutoML都有哪些核心技术，如何对其进行长期深入学习

大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享AutoML的核心技术点。作者&编辑|言有三1AutoML与数据增强大家都知道数据增强很重要，是深度学习必备良药，写论文刷比赛提指标的大杀器。
言有三·2020-07-04 17:11

经典再读 | NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现

（图片付费下载于视觉中国）作者|Sik-HoTsang译者|Rachel编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】从AutoML到NAS，都是企业和开发者的热门关注技术，以往我们也分享了很多相关内容
AI科技大本营·2020-07-04 14:33

AutoML初探 -- 上

前两天李沐大神团队发了一条关于AutoGluon的朋友圈“头发的生长剂”，成功引起我了我注意力，在人心惶惶的公司里坐着也是坐着，顺手学习了一下AutoML。
chinwuforwork·2020-07-04 13:08

华为诺亚方舟实验室—推荐系统中的前沿技术研究与落地报告

华为诺亚方舟实验室推荐与搜索项目组资深研究员唐睿明在会上作了题为“推荐系统中的前沿技术研究与落地：深度学习、强化学习与AutoML”的报告，本文整理了报告的主
人工智能学家·2020-07-04 12:34

【小睿精选·第六期】带有54颗 LED、陀螺仪，支持WiFi控制的可编程骰子

资讯类1、瑞萨RAMCU支持QeexoAutoML，降低边缘嵌入式机器学习的开发门槛瑞萨电子与Qeexo合作，使瑞萨RAMCU支持完全自动化、端到端的机器学习平台QeexoAutoML，该平台可构建出能在网络边缘的受限环境中进行本地运行的轻量级机器学
FILLMOREad·2020-07-04 05:14

谷歌新技术：神经优化器搜索，自动找到可解释的优化方法

在GoogleBrain团队中，我们想看看是否可能用类似于AutoML如何用于发现新的有竞
whale52hertz·2020-07-04 03:19

除了网络搜索(NAS)，AutoML对深度学习模型优化还有哪些贡献？

文/编辑|言有三自从Google提出AutoML技术以来，已经过去了好几年了，如今在学术界和工业界都是热点。
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-04 03:11

[深度学习进阶 - 实操笔记] 模型压缩- 剪枝/量化/蒸馏/AutoML

模型压缩-剪枝/量化/蒸馏/AutoML原因：深度学习计算复杂度高，参数冗余。解决方式：（1）线性或非线性量化。（2）结构或非结构剪枝。（3）网络结构搜索。（4）权重矩阵的低秩分解。
什么都一般的咸鱼·2020-07-04 03:35

用于深度学习的演化神经AutoML

为了简化配置，我们开发了用于深度学习的自动机器学习（AutoML）系统，主要侧重于超参数的优化。本文将Auto
Adam坤·2020-07-04 03:03

AutoML自动模型压缩再升级，MIT韩松团队利用强化学习全面超越手工调参

模型压缩是在计算资源有限、能耗预算紧张的移动设备上有效部署神经网络模型的关键技术。在许多机器学习应用，例如机器人、自动驾驶和广告排名等，深度神经网络经常受到延迟、电力和模型大小预算的限制。已经有许多研究提出通过压缩模型来提高神经网络的硬件效率。模型压缩技术的核心是确定每个层的压缩策略，因为它们具有不同的冗余，这通常需要手工试验和领域专业知识来探索模型大小、速度和准确性之间的大设计空间。这个设计空间
weixin_34144848·2020-07-04 03:23

AutoML HPO-bayesion-optimization

#Pandasandnumpyfordatamanipulationimportpandasaspdimportnumpyasnp#Modelingimportlightgbmaslgb#Evaluationofthemodelfromsklearn.model_selectionimportKFoldMAX_EVALS=500N_FOLDS=10#Readindataandseparateint
Takoony·2020-07-04 01:08

AutoML算法之神经网络搜索（一种新的可微NAS方法）

背景介绍近年来，神经网络搜索(NAS)极大地推动了神经网络设计的发展。以前的大多数工作都是计算密集型的，可用NAS方法通过在一个连续空间中构建一个覆盖所有可能搜索架构的超网络来降低搜索成本。然而，很少有能够搜索网络宽度(滤波器/通道的数量)的方案，因为按照传统的可微NAS范式，很难将具有不同宽度的架构集成到一个超网络中。在本文中，介绍一种新的可微NAS方法，通过构建一个紧密连接的搜索空间来实现同时
Mr.Jk.Zhang·2020-07-04 00:49

AutoML端侧算法性能对比：NAS搜索出端侧大小的模型在Imagenet的表现

近年来AutoML突飞猛进，学术界和产业界产品繁多。AutoML包括但不限于自动数据增强，自动网络结构搜索，自动超参搜索和自动优化器。
霸王龙Alvin·2020-07-04 00:06

【AutoML】强化学习如何用于自动模型设计(NAS)与优化？

大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述强化学习用于模型设计和优化的核心技术。
言有三·2020-07-04 00:17

【完结】如何学习AutoML在模型优化中的应用，这12篇文章可以作为一个参考

文/编辑|言有三自动化机器学习技术是非常重要的基础研究，也是如今深度学习模型优化中的热点方向，我们开辟了一个专栏，专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路，本次来给大家进行总结。
言有三·2020-07-04 00:17

【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积

欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，我们要慢慢开始更新AutoML与网络设计相关的内容。
言有三·2020-07-04 00:11

AutoML论文笔记（十四）Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for Effective Kidney Tumor

文章题目：AutomaticDataAugmentationviaDeepReinforcementLearningforEffectiveKidneyTumorSegmentation链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2002.09703论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。在医学图像分割中，传统
霸王龙Alvin·2020-07-02 10:23

李飞飞公布谷歌云TPU、AutoML、行业方案等多项进展，AI云计算成谷歌全新增长点...

来源：全球人工智能摘要：7月24日-26日，GoogleCloudNEXT18大会在美国旧金山举行。7月24日-26日，GoogleCloudNEXT18大会在美国旧金山举行，GoogleCloud作为谷歌人工智能未来业务发展的基础性平台，GoogleCloudNext大会的关注度不比GoogleI/O开发者大会差，展现了谷歌AI应用的最新进展。首先上台的是谷歌云CEODianeGreene，她对
人工智能学家·2020-07-01 19:30

目标检测的终极武器·Efficentdet的进阶之路--从Modile Net 到 Efficentnet 并附源码

Efficentdet的进阶之路论文：https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdftf源码：https://github.com/google/automl/tree/master
JianqiuChen·2020-07-01 10:30

AutoML 在推荐系统中的应用

AutoML（AutomaticMachineLearning，自动机器学习）旨在研究在没有专业知识的情况下使用的低门槛甚至零门槛的机器学习算法，摆脱对机器学习专家的依赖，该技术正在成为机器学习赋能行业的关键
GitChat的博客·2020-07-01 05:30

谷歌推广AutoML：机器学习帮助人类解决人才空缺

据外媒11月5日报道，谷歌领导工程师之一JeffDean在最近中国和硅谷的演讲中向大众重点介绍了一个名为AutoML的谷歌项目。
滴雕佐刃·2020-07-01 05:54

[机器学习]AutoML --- TOPT

TPOT介绍自动化机器学习（AML）是一种流水线（也称管线），它能够让你自动执行机器学习（ML）问题中的重复步骤，从而节省时间，让你专注于使你的专业知识发挥更高价值。最重要的是，它不仅是一些模糊的想法，而且还有一些基于标准pythonML包建立的应用包，如scikit-learn。在这种情况下，任何熟悉机器学习的人都可能会回想起网格搜索（gridsearch）这个概念。他们这样想是完全正确的。实际
曾先森~~·2020-06-30 20:08

[机器学习]AutoML --- AutoKeras

AutoKeras是一个开源的，基于Keras的新型AutoML库。AutoKeras是一个用于自动化机器学习的开源软件库，提供自动搜索深度学习模型的架构和超参数的功能。AutoKeras采用的架
曾先森~~·2020-06-30 20:08

[机器学习] AutoML --- 介绍

WhatisAutoML?
曾先森~~·2020-06-30 20:37

2018年度自动机器学习框架盘点

一个又一个新的自动化学习框架的诞生让人眼花缭乱，目不暇接为了方便持续关注该领域的动态，我在这里将目前发现和关注的框架再汇总一下，算是对之前的更新和补充：有兴趣的话，大家可以了解下《开源自动机器学习盘点》以及《AutoML
邵可佳·2020-06-30 12:42

开源自动机器学习(AutoML)框架盘点

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>自从Google推出了能自动设计神经网络自我进化的AutoML论文后，我便开始持续关注这个领域到目前为止，从网上显示的信息来看，深度学习这块大多没有实现的源码
邵可佳·2020-06-30 12:42

AI人工智能创造更多的机会。

Google云AI研发主管李佳，说她不同意CloudAutoML会对AI开发者造成威胁。“CloudAutoML不是为了替代机器学习开发者，而是为机器学习开发者而打造。”
Sunny_刺眼·2020-06-30 09:03

Auto ML和Meta Learning/Learning to Learn在自动推荐系统中的应用

引入AutoML是解决这一问题的重要思路，本文收集整理了关于AutoML在自动推荐系统中的相关资料和博客，供大
yfreedomliTHU·2020-06-30 07:58

关于AutoML系统的思考

不说NAS和AutoDL（我认为CV和NLP中的常规任务完全是可以Auto的），对表单数据，一个AutoML系统真的很难真正Auto，我自己感觉有下面几点的问题。
yanhe156·2020-06-30 06:50

玩转人工智能（8）Python机器学习基础库、autoML、Apollo2.0介绍

后半部分介绍cloudautoML和autoMLVersion、以及X度的Apollo2.0/auto技术。numpy库是python中用来处理数据的函数库，核心是数组计算。
Moscar_M·2020-06-30 05:54
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