NasNet(2018)

#NasNet #Classification >> 강화학습으로 만든 모델로 SOTA 달성함. 나중에 efficientnet도 AutoML로 SOTA 달성 >> cifar10에서 conv block을 만들고, imagenet dataset을 학습하여 테스트하였음. normal cell과 reduction cell로 구성됨 >> hiden layer 두개로 부터 지정한 연산(pool, conv, depthwise_conv)을 선택하고, 두 레이어를 concat하거나 add하여 block을 만듬. 서치 방법은 random search https://deep-learning-study.tistory.com/543?category=963091 [논문 읽기] NasNet(2018) 리뷰, Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 이번에 읽어볼 논문은 NasNet, Learning Transferable Architec...

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