深度学习（四十五）——AutoDL（2）
2018-08-31AutoDL
参考
https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers
自动机器学习（auto machine learning）相关资源列表
https://github.com/guan-yuan/awesome-AutoML-and-Lightweight-Models
一份高质量AutoML工作和轻量级模型的列表，包括神经结构搜索，轻量级结构，模型压缩和加速，超参数优化，自动特征工程。
https://www.automl.org/automl/literature-on-neural-architecture-search/
最新246篇自动化神经网络搜索（NAS）论文
https://mp.weixin.qq.com/s/UB39kvBGXZxGsRjv451tew
百度AutoDL“自动深度学习: 理论、算法、平台和应用”132PPT
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94252445
神经网络架构搜索(NAS)中的milestones
https://mp.weixin.qq.com/s/Ia-8qFLAyY65Nai5PGAw0w
人人都能用的深度学习：当前三大自动化深度学习平台简介
https://mp.weixin.qq.com/s/tFzbJdW-L342tMNXDiacCg
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
https://mp.weixin.qq.com/s/k27p9X58tvwptp7ZIBt6TQ
用AI构建AI-AutoML综述
https://mp.weixin.qq.com/s/62cqtwslax_cvA57252zYA
IBM自动机器学习网络架构搜索最新综述
https://mp.weixin.qq.com/s/qVVeKZ1DNLbxqOGm2cKriQ
自动机器学习: 最新进展综述与开放挑战
https://mp.weixin.qq.com/s/nCyj-OGWXC0pntJJj91xrA
深度学习的未来——神经架构搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/m5b9QZl6Axd1iYWeTADZzA
AutoML自动机器学习：最新进展综述
https://mp.weixin.qq.com/s/aJS8F3SCLnVAv9mwYNnhbA
一文盘点AutoML库
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75747814
自动机器学习AutoML和神经架构搜索NAS简介
http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/78525687
自学网络结构（二）：Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition
http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/78525500
自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
https://mp.weixin.qq.com/s/zAHbuwOyUbvii8u6GdK9uA
AutoML&NAS综述（上）
https://mp.weixin.qq.com/s/PWhzZzs0kkFWci6Lhm4R3Q
AutoML&NAS综述（下）
https://mp.weixin.qq.com/s/9fueXYvv8MuP_0gn6587dg
NAS: One-Shot方法总结
https://mp.weixin.qq.com/s/j3oZ-Y953U4aX0nXeWuZlg
西北大学最新《神经架构搜索NAS》2020综述综述论文
https://mp.weixin.qq.com/s/O6ZnVMFXqEdoRiXhxa2r8A
《神经架构搜索NAS》最新进展综述，25页pdf
https://mp.weixin.qq.com/s/FdKcWsynTpfD6rbABPTEOQ
神经架构搜索研究指南，只看这一篇就够了
https://www.zhihu.com/question/67477086
如何评价Google最新的论文NASNet？
https://mp.weixin.qq.com/s/Yh8Zj7Jhliy7a9h6mW8FxQ
解读谷歌NASNet：一个大规模图像识别架构!
https://mp.weixin.qq.com/s/OMzx3nKqn1un2fCZseID2Q
怎样设计最优的卷积神经网络架构？NAS原理剖析
https://mp.weixin.qq.com/s/x_DcgxVLbCGsac2cjdmjeg
神经架构搜索（NAS）简要介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/D0HngY-U7_fP4vqDIjvaew
自动选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析
https://mp.weixin.qq.com/s/tWO1Qv1aoemC8nHvJXZyeA
清华大学张长水教授：神经网络模型的结构优化
https://mp.weixin.qq.com/s/GLiOZjqC9DSvGEX3xqbHJg
鸡生蛋与蛋生鸡，纵览神经架构搜索方法
https://mp.weixin.qq.com/s/DLpMVOmkvpWqlHIAZojwog
一文看懂深度学习新王者“AutoML”：是什么、怎么用、未来如何发展？
https://mp.weixin.qq.com/s/X6m4ZHDKY4gC-v0YN5g4YA
谷歌云提出渐进式神经架构搜索：高效搜索高质量CNN结构
https://mp.weixin.qq.com/s/0te0JUKYZlSLs3kzsFV-NA
神经网络架构搜索（NAS）综述
https://mp.weixin.qq.com/s/kfq_SOjhD8X-DKPeVeI3-A
2020神经网络架构搜索（NAS）最新技术综述
https://mp.weixin.qq.com/s/W9bdVJI6Jesm9-wE5pQ-mw
神经网络架构搜索（NAS）基础入门
https://zhuanlan.zhihu.com/p/44576620
让算法解放算法工程师—NAS综述
https://mp.weixin.qq.com/s/3njCAKQsQ8UhL3gqDDHZGQ
近期大热的AutoML领域，都有哪些值得读的论文？
https://mp.weixin.qq.com/s/l6uzHwGSTY5xRSkPD_B2rw
深度学习模型超参数搜索实用指南
https://zhuanlan.zhihu.com/p/71547478
NAS发展史：从放弃到入门
https://mp.weixin.qq.com/s/Kg1HHzXutTCaaxH83rLgiQ
神经网络结构搜索NAS，41页ppt了解最新进展
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35050923
跬步至千里：揭秘谷歌AutoML背后的渐进式搜索技术
https://mp.weixin.qq.com/s/z360mTVRqeDFMBiJ0Q_9SQ
调参心得：超参数优化之旅
https://mp.weixin.qq.com/s/2u3_ky2hFe3cldvF74gLDA
机器学习模型的超参数优化
https://mp.weixin.qq.com/s/ODMUcqid2ALPsno0PDuBCQ
详解高效模型设计的自动机器学习流水线
https://mp.weixin.qq.com/s/wGt3Xk_ARqHei-ddU9iXNg
算力节省240倍！上交大、MIT新方法低成本达到谷歌AutoML性能
https://mp.weixin.qq.com/s/pXskwKkzCtgIuNtgFVF_wg
ImageNet分类精度再创新高！李飞飞组ECCV Oral提出全新渐进式神经结构搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/dSAjdx7jsKgI5SQpMY213w
微软&中科大提出新型自动神经架构设计方法NAO
https://mp.weixin.qq.com/s/KvkkmDIY7Y0NBgYF86E2Pw
神经网络突变自动选择AI优化算法，速度提升50000倍！
https://mp.weixin.qq.com/s/7dNB6V4gHdkN-N2td43NrA
一种简单有效的网络结构搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/5H3wk93QoxHteR_HD2hWiA
DeepMind提出架构搜索新方法：使用分层表示，时间短精度高
https://zhuanlan.zhihu.com/p/46350372
语义分割领域开山之作：Google提出用神经网络搜索实现语义分割
https://mp.weixin.qq.com/s/VZVaWmCit5Ey7ZboeMbK7g
AutoML、AutoKeras……这四个“Auto”的自动机器学习方法你分得清吗？
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自动机器学习，神经网络自主编程
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMjE2MTE0Mw==&mid=2247486970&idx=2&sn=6878205053d13467f66055a3314eeba1
如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构
https://mp.weixin.qq.com/s/Y8i25dZmj41dr8nz2WyNbQ
搜索一次就够了：中科院&图森提出通过稀疏优化进行一次神经架构搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/lB3oGZ8qxpUMSpyHLySzBw
麻省理工HAN Lab提出ProxylessNAS自动为目标任务和硬件定制高效CNN结构
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李飞飞等人提出Auto-DeepLab：自动搜索图像语义分割架构
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华中科大提出EAT-NAS方法：显著提升大规模神经模型搜索速度
https://mp.weixin.qq.com/s/RDMb8YD3K_E06RxAgwwOnw
雷军强推：小米造最强超分辨率算法，现已开源
https://mp.weixin.qq.com/s/IHYuRjSZTE0wqJJwf3wGmw
机器学习论文笔记—如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构
https://mp.weixin.qq.com/s/4hHoRDKqPT25ltU7nyaRAQ
旷视提出One-Shot模型搜索框架的新变体
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何恺明等人新作：效果超ResNet，利用NAS方法设计随机连接网络
https://zhuanlan.zhihu.com/p/62523100
NAS之Randomly Wired Neural Networks
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用神经架构搜索实现更好的目标检测
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谷歌大脑提出NAS-FPN：这是一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络
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NAS-FPN：基于自动架构搜索的特征金字塔网络
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97230695
NAS+Det第一弹：NAS-FPN
https://zhuanlan.zhihu.com/p/98373780
NAS+Det第二弹：EfficientDet
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100590305
NAS+Det第三弹：SpineNet
https://mp.weixin.qq.com/s/j-EA1ha1lcLtqJQJO8y0ZA
Google Brain新作：网络结构搜索NAS在物体检测金字塔FPN框架大放异彩
https://mp.weixin.qq.com/s/Awn_fNRpGVa1xhy-jsCOFQ
AutoML for Mobile Compression and Acceleration on Mobile Devices
https://mp.weixin.qq.com/s/rMpV2na0GJxiO1v0HRJjPA
何凯明团队《随机生成网络 RandWire》
https://mp.weixin.qq.com/s/ZTeIuBZzC44NhLNZkxJNQw
商汤使用AutoML设计Loss函数，全面超越人工设计
https://mp.weixin.qq.com/s/mQ01MkRCWL0gZVtVWZmbJw
谷歌发布颠覆性研究：不训练不调参，AI自动构建超强网络，告别炼丹一大步（WANN）
https://mp.weixin.qq.com/s/nNkbX4TEKidK2xKkYWCLbg
深度解读何恺明团队提出的随机连接神经网络RandWireNN
https://mp.weixin.qq.com/s/iEzfaIGwcm8UaPJzedkjnw
谷歌将AutoML应用于Transformer架构，翻译结果飙升
https://mp.weixin.qq.com/s/6PtBqWmqIm76jhfSNGPHYA
超越MnasNet、Proxyless：小米开源全新神经架构搜索算法FairNAS
https://mp.weixin.qq.com/s/1qQmvSF4Btfoo0F4g6WZwQ
深度解读：小米AI实验室AutoML团队最新成果FairNAS
https://mp.weixin.qq.com/s/wzf7VwVPpTz9DxsoEfCpYw
单路径NAS: 在四小时内设计出给定硬件内最有效的网
https://mp.weixin.qq.com/s/AlDMBVJHxOEpj-Z4hIjpqA
DenseNAS：密集连接搜索空间下的高灵活度网络结构搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/pToK-DfUVqWaAznJND__Ag
方杰民：Recent Advances and Highlights of NAS
https://mp.weixin.qq.com/s/H30A9cBFkAu4o7amO8SEwg
网络搜索之DARTS, GDAS, DenseNAS, P-DARTS, PC-DARTS
https://mp.weixin.qq.com/s/_31zbbQ5dHf2UaI8GhXozw
4 GPU hours搜索到一个鲁棒的网络结构
https://mp.weixin.qq.com/s/slrRXgD49I7ZG24ialVxPw
第四范式涂威威：自动机器学习求解三要素与发展趋势
https://mp.weixin.qq.com/s/X5Oi8gKyT5Tmh7ljon3MzQ
谷歌引入自动网络设计，高效解决大规模深度推荐模型的特征嵌入问题
https://mp.weixin.qq.com/s/rllQLPPYxxLCK9-dgOjLDg
另一种可微架构搜索：商汤提出在反传中学习架构参数的SNAS
https://mp.weixin.qq.com/s/AV8fD5Vf6uzhLeW9nfMASg
一文详解随机神经网络结构搜索(SNAS)
https://mp.weixin.qq.com/s/s10z5pkYf5Sha0V58T8fBw
单路径NAS: 在四小时内设计出给定硬件内最有效的网
https://www.zhihu.com/question/339002300
One-Shot 神经网络搜索(NAS)的searching阶段到底在做什么？
https://mp.weixin.qq.com/s/vq4HrSxhkN6gNIrb0BCxuQ
SMASH：经典One-Shot神经网络搜索，仅需单卡
https://mp.weixin.qq.com/s/323RA6UtnyTySoXVXcJ2vA
华人团队打造：AutoML+GAN=AutoGAN！AI设计GAN模型比人类更好
https://mp.weixin.qq.com/s/nN7tgkvvkv8B8N-z4yAgcQ
四小时搜索NN结构，厦大提出快速NAS检索方法
https://mp.weixin.qq.com/s/rgUTcuH2mfIFBDoOfd26Cw
NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现
