Learning transferable architectures for scalable image recognition1 Learning transferable architectures for scalable image recognition (CVPR 2018) Learning transferable architectures for scalable image recognition (CVPR 2018) -Authors: B. Zoph, V. Vasudevan, J. Shlens, Q. V. Le -본 논문에서는 Neural Architecture Search(NAS)를 제시하며, 이를 통해 좋은 성능을 내는 뉴럴 네트워크를 만든다. 이는 뉴럴 네트워크가 모든 task에서 우수한 성능을 보여주지만, 이를 설계하기 위해서는 전문적인 지식과 시간이 많이 필요하기 때문이다. -제시하는 NAS는 자동으로 생성된 child network의 accuracy를 강화학습(reinforcement learning)의 보상(reward)으로 사용하는 RNN 구조이다. -아래와 그림과.. 2020. 7. 7. 이전 1 다음