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发布时间:2019-06-19 06:24 来源:未知 编辑:admin

  我们之前推出了 AutoML项目,这是一种实现机器学习模型设计自动化的方式。尽管AutoML 能够设计出性能可与人类专家设计的神经网络相媲美的小型神经网络,但仍被限制在 CIFAR-10 和 Penn Treebank 一类的小型学术数据集方面。我们对这种方法在更大、更具挑战性的数据集(例如 ImageNet图像分类和 COCO 对象检测)上的表现充满好奇。

  为了应用到 ImageNet,我们对 AutoML 做了两点调整,让它可以更容易地处理大规模数据集:

  通过这种方法,AutoML 能够找到在 CIFAR-10 以及 ImageNet 分类和 COCO 对象检测上都有优异表现的最佳层。这两个层组合形成一种新的架构,我们称之为“NASNet”。

  在 ImageNet 图像分类上,NASNet 在验证集上的预测准确率达到了 82.7%,超过了之前构建的所有 Inception 模型 [2, 3, 4]。此外,NASNet 的准确率比之前公布的所有结果提升了 1.2%。NASNet 还可以调整规模,生成一系列可以实现较高准确率的模型,同时将计算开销控制在非常低的水平。例如,小版本的 NASNet 可以实现 74% 的准确率,比面向移动平台的同等规模最先进模型提升了 3.1%。大型 NASNet 则可实现最高的准确率,同时将上最佳报告结果(即 SENet)的计算开销减半 [5]。

  NASNet 与人类发明的各种规模的最先进模型在 ImageNet 图像分类中的准确率。

  可将学到的特征从 ImageNet 转移到对象检测。实验中,将在 ImageNet 分类中学到的特征与 Faster-RCNN 框架 [6] 相结合超过了 COCO 对象检测任务之前公布的最佳预测性能,无论检测任务在最大的模型上执行,还是在针对移动设备优化的模型上执行,结果都是如此。最大的模型的平均准确率 (mAP) 达到了 43.1%,比之前公布的最佳结果提升了 4%。

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