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bananas:用于神经架构搜索的具有神经架构的贝叶斯优化-https
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香蕉 注意:我们的naszilla / bananas存储库已被扩展命名为 ,并且该存储库已被弃用,不再维护。 请使用具有更多功能的 。 柯林·怀特(Colin White),威利·内斯旺格(Willie Neiswanger)和亚什·萨瓦尼(Yash Savani)。 arXiv:1910.11858 神经体系结构搜索的新方法 BANANAS是一种神经架构搜索(NAS)算法,该算法将贝叶斯优化与元神经网络结合使用来预测神经架构的验证准确性。 我们使用基于路径的编码方案来完善用于训练神经网络模型的神经体系结构。 在仅训练了200种架构之后,我们就能预测新架构的验证准确性平均在1%以内。 完整的NAS算法在NASBench和DARTS搜索空间上超越了现有技术。 在NASBench搜索空间中,BANANAS的效率比随机搜索高100倍,比我们尝试的次优算法高3.8倍。 在DARTS搜索空间上,
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bananas-main.zip (59个子文件)
bananas-main
meta_neural_net.py 3KB
params.py 4KB
img
metann_path_test.png 70KB
metann_path_train.png 64KB
bananas_reduction.png 107KB
bananas_fig.png 341KB
metann_adj_test.png 72KB
metann_adj_train.png 74KB
nasbench_plot.png 189KB
bananas_normal.png 121KB
train_arch_runner.py 3KB
nas_algorithms.py 13KB
nas_bench_201
cell.py 7KB
__init__.py 1B
LICENSE 11KB
bo
fn
functionhandler.py 7KB
__init__.py 71B
bo
probo.py 4KB
__init__.py 40B
__init__.py 65B
pp
pp_gp_my_distmat.py 4KB
pp_gp_george.py 5KB
pp_core.py 2KB
pp_gp_stan_distmat.py 9KB
__init__.py 62B
pp_gp_stan.py 10KB
stan
gp_hier2_matern.py 3KB
compile_stan.py 328B
gp_hier2.py 2KB
gp_distmat.py 2KB
__init__.py 56B
gp_hier3.py 2KB
gp_distmat_fixedsig.py 2KB
gp
gp_utils.py 6KB
__init__.py 64B
ds
makept.py 2KB
__init__.py 65B
acq
__init__.py 41B
acquisition.py 4KB
acqopt.py 1KB
acqmap.py 4KB
dom
real.py 1KB
list.py 2KB
__init__.py 33B
util
__init__.py 33B
print_utils.py 1KB
datatransform.py 1KB
meta_neuralnet.ipynb 6KB
darts
arch.py 6KB
__init__.py 1B
.gitignore 205B
acquisition_functions.py 2KB
run_experiments_sequential.py 4KB
run_experiments_parallel.sh 2KB
README.md 6KB
metann_runner.py 5KB
nas_bench
cell.py 10KB
__init__.py 1B
data.py 12KB
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