文件名称:
AlphaX-NASBench101:使用深度神经网络和蒙特卡洛树搜索进行神经体系结构搜索-源码
开发工具:
文件大小: 34mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明：AlphaX-NASBench101
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AlphaX是一种新的神经体系结构搜索（NAS）代理，它使用MCTS进行有效的模型体系结构搜索，并以Meta-DNN作为预测模型来估算采样体系结构的准确性。 与随机搜索相比，AlphaX建立了一个指导未来搜索的在线模型，与诸如Q学习，正则化进化或Top-K方法之类的贪婪方法相比，AlphaX动态地权衡了探索和开发，并且可以以更少的数量摆脱局部最优搜索试验。 有关AlphaX的详细信息，请参阅《 。
该存储库托管AlphaX的实现，以在NASBench-101定义的设计域上进行搜索。 NASBench-101是一个NAS数据集，包含420k +个网络及其实际训练，验证准确性。 有关NASBench-101的详细信息，请检查。
下图显示了NASBench-101中样本效率MCTS与各种基准的比较：
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