典型文献
基于PCDARTS改进的神经网络架构搜索算法
文献摘要：
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％.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
赵加坤;刘云辉;孙俊
作者机构：
西安交通大学软件学院 西安 710049
文献出处：
引用格式：
[1]赵加坤;刘云辉;孙俊-.基于PCDARTS改进的神经网络架构搜索算法)[J].计算机与数字工程,2022(04):691-696,720
A类：
PCDARTS,imagenet,通道重排
B类：
神经网络架构搜索,搜索算法,自动化机器学习,学习领域,搜索空间,搜索策略,网络评估,上下文信息,信息融合技术,对联,联合搜索,搜索优化,耗时间,reduction,cell,normal,搜索效率,搜索时间,cifar10,tiny,图像识别
AB值：
0.333244
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