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NEURAL ARCHITECTURE SEARCH FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

机译:卷积神经网络的神经体系结构搜索

摘要

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for determining neural network architectures. One of the methods includes generating, using a controller neural network having controller parameters and in accordance with current values of the controller parameters, a batch of output sequences. The method includes, for each output sequence in the batch: generating an instance of a child convolutional neural network (CNN) that includes multiple instances of a first convolutional cell having an architecture defined by the output sequence; training the instance of the child CNN to perform an image processing task; and evaluating a performance of the trained instance of the child CNN on the task to determine a performance metric for the trained instance of the child CNN; and using the performance metrics for the trained instances of the child CNN to adjust current values of the controller parameters of the controller neural network.
机译:用于确定神经网络体系结构的方法,系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法之一包括使用具有控制器参数并根据控制器参数的当前值的控制器神经网络生成一批输出序列。对于批次中的每个输出序列,该方法包括:生成子卷积神经网络(CNN)的实例,该子卷积神经网络包括具有由输出序列定义的体系结构的第一卷积单元的多个实例;训练子CNN的实例以执行图像处理任务;评估所述子CNN的训练后实例在所述任务上的性能,以确定所述子CNN的训练后实例的性能指标;并使用针对子CNN的训练后实例的性能指标来调整控制器神经网络的控制器参数的当前值。

著录项

  • 公开/公告号US2020065689A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201916674801

  • 申请日2019-11-05

  • 分类号G06N5/04;G06N3/04;G06N3/08;G06T7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:20:47

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