[Reading] Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition
Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition (2017/7) 1. 概述 文章的主要贡献有： 提出了一种直接在感兴趣的数据集上学习网络架构的方法，学到的架构可以灵活地缩放至不同的计算和参数量，来适应不同场景的需要，同时还具有超过人工设计模型的性能。 设计了易于迁移的 NASNet 搜索…
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