Поиск архитектуры нейронной сети — различия между версиями
(Новая страница: «Neaural Architecture Search (NAS, Поиск архитектуры нейронной сети) - процесс автоматизации проектиров…») |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
Neaural Architecture Search (NAS, Поиск архитектуры нейронной сети) - процесс автоматизации проектирования архитектуры, то есть нахождение нашей модели машинного обучения. Системе NAS предоставляется набор данных, тип задачи (классификация, регрессия и т.д.), на основании которого система определяет архитектуру нейронной сети. Эта архитектура будет работать лучше всех других архитектур для данной задачи при обучении предоставленным набором данных. | Neaural Architecture Search (NAS, Поиск архитектуры нейронной сети) - процесс автоматизации проектирования архитектуры, то есть нахождение нашей модели машинного обучения. Системе NAS предоставляется набор данных, тип задачи (классификация, регрессия и т.д.), на основании которого система определяет архитектуру нейронной сети. Эта архитектура будет работать лучше всех других архитектур для данной задачи при обучении предоставленным набором данных. | ||
| − | NAS можно рассматривать как часть AutoML ( | + | NAS можно рассматривать как часть AutoML ([[Автоматическое машинное обучение]]), он имеет значительное совпадение с оптимизацией гиперпараметров ([[Настройка гиперпараметров]]). NAS находит архитектуру из всех возможных архитектур, следуя стратегии поиска, которая максимизирует производительность. На следующем рисунке представлен алгоритм NAS. |
Версия 10:17, 13 апреля 2020
Neaural Architecture Search (NAS, Поиск архитектуры нейронной сети) - процесс автоматизации проектирования архитектуры, то есть нахождение нашей модели машинного обучения. Системе NAS предоставляется набор данных, тип задачи (классификация, регрессия и т.д.), на основании которого система определяет архитектуру нейронной сети. Эта архитектура будет работать лучше всех других архитектур для данной задачи при обучении предоставленным набором данных. NAS можно рассматривать как часть AutoML (Автоматическое машинное обучение), он имеет значительное совпадение с оптимизацией гиперпараметров (Настройка гиперпараметров). NAS находит архитектуру из всех возможных архитектур, следуя стратегии поиска, которая максимизирует производительность. На следующем рисунке представлен алгоритм NAS.
