【完结】如何学习AutoML在模型优化中的应用,这12篇文章可以作为一个参考
文/编辑 | 言有三
自动化机器学习技术是非常重要的基础研究,也是如今深度学习模型优化中的热点方向,我们开辟了一个专栏,专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路,本次来给大家进行总结。
AutoML与数据增强
大家都知道数据增强很重要,是深度学习必备良药,写论文刷比赛提指标的大杀器。如果让模型针对具体的任务自动学习数据增强策略,理论上会更加智能,这便是基于AutoML的数据增强技术。
【AutoML】如何选择最合适的数据增强操作
AutoML与激活函数
激活机制是一个网络非线性表达能力的来源,早期研究人员已经设计出了不少的激活函数,从Sigmoid到ReLU系列。随着AutoML技术的发展,现在研究人员开始使用搜索技术来进行设计。
【AutoML】激活函数如何进行自动学习和配置
AutoML与归一化机制
数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这是Batch Normalization等技术非常流行的原因,它使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播,甚至增加网络的泛化能力。使用AutoML技术可以让不同的网络层学习到最适合该层的归一化机制,从而提升模型能力。
【AutoML】归一化(Normalization)方法如何进行自动学习和配置
AutoML与优化方法
要成功训练一个深度学习模型,正确的优化策略是非常重要的,如果使用不当结果会产生很大的差异,使用AutoML技术可以对优化方法进行搜索。
【AutoML】优化方法可以进行自动搜索学习吗?
AutoML与优化目标
一个有效的损失函数在深度学习任务中起了关键作用,然而损失函数都是人为设定,不仅需要有经验的人员进行反复尝试,也只能获得次优的方案,如果可以让模型自动对优化目标进行学习,将有望以更低的成本学习到更优的模型。
【AutoML】损失函数也可以进行自动搜索学习吗?
AutoML与模型剪枝
模型剪枝是非常重要的模型压缩技巧,并且拥有比较复杂的剪枝策略,那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢?
【AutoML】如何使用强化学习进行模型剪枝?
AutoML与模型量化
模型量化也是非常重要的模型压缩技巧,网络各层也可以配置不同的量化策略,那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢?
【AutoML】强化学习如何用于模型量化?
AutoML与模型蒸馏
模型蒸馏也是非常重要的模型压缩技巧,拥有各种各样的设计策略,那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢?
【AutoML】强化学习如何用于模型蒸馏?
强化学习与NAS
强化学习是一种经典的方法,Google在2017年利用强化学习进行最佳模型架构的搜索,引爆了自动设计网络模型(Neural Architecture Search,简称NAS)的研究热潮。
【AutoML】强化学习如何用于自动模型设计(NAS)与优化?
进化算法与NAS
进化算法是一类算法的统称,是模拟自然选择和遗传等生物进化机制的一种搜索算法,也可以用于模型结构搜索优化。
【AutoML】进化算法如何用于自动模型搜索(NAS)
可微分架构与NAS
可微分架构可以在连续的参数空间中进行搜索,这样带来的好处就是可以通过梯度下降算法直接进行优化,是比较高效的搜索NAS方法。
【AutoML】连续可微分架构如何用于网络结构搜索
AutoML平台和项目
自从Google提出AutoML那天起,工业界和学术界就已经迅速跟进了,经过了几年的发展,那么现在工业界都有了哪些AutoML平台呢?又有哪些开源项目值得关注?
【AutoML】当前有哪些可用的AutoML平台?
更多的模型设计
深度学习模型设计思想何其之多,以上只是总结了其中最核心最具有代表性的一小部分,可以说是抛砖引玉。那么更多的模型设计和优化思想我们该如何学习呢?有三AI一直深耕于这个方向,在此给大家推荐三个深入学习的资源。
1,有三的三次阿里天池直播
有三在阿里天池做过三次模型设计相关的直播分享,分别是《深度卷积神经网络模型设计技术》,《如何设计性能更强的CNN结构》,《如何设计更加高效的模型结构》,并赠送了超过200页的课件和三个小时的视频。
【总结】言有三&阿里天池深度学习模型设计直播汇总,附赠超过200页直播PPT课件
2,有三AI知识星球网络结构1000变
有三AI知识星球是我们和公众号平台齐头并进的付费内容社区,在知识星球中有很多板块,包括#网络结构1000变# | #看图猜技术# | #数据集# | #AI书籍# | #github资源# | #AI1000问# | #AI知识汇总# | #项目# | #分享# | #线下活动# | #资料# | #公众号付费图文#等,里面的内容绝不少于公众号,可以看作是公众号内容的升级。
其中最重要的板块就是网络结构1000变,分享的就是各种各样任务的模型设计,已经有数百期,包括#图像分类# #视频分类# #目标检测# #图像分割# #图像增强# #残差网络# #注意力机制# #模型剪枝# #模型量化# #模型蒸馏# #模型压缩# #动态推理# #三维卷积# #三维重建# #GAN# #AutoML# #分组卷积#等。
分享格式为模型细节详解和论文链接,有一些还有实战解读,案例如下:
如果你想在这个方向有所积累,非常推荐入手,扫码即可加入。
3,有三AI秋季划模型优化组
秋季划是有三AI的终身学习项目小组,其中模型优化组会系统性地学习数据使用,模型使用和调参,模型性能分析,紧凑模型设计,模型剪枝,模型量化,模型部署,NAS等内容,理论+实战结合!
学习资料包括:(1) 与项目配套的录制视频。(2) 与项目配套的开源资料。(3) 与项目配套的代码数据。(4) 永久有效的相关微信群。(5) 附赠有三AI知识星球社区。
具体介绍可以参考下文:
【通知】如何让你的2020年秋招CV项目经历更加硬核,可深入学习有三秋季划4大领域32个方向
4,有三新书《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》
这是一本讲述深度学习模型设计核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例,可以点击下面文章查看介绍。
言有三新书来袭!业界首次深入全面讲解深度学习模型设计
如果想要购买签名版,请联系有三本人微信Longlongtogo。
寄语
本次我们总结了AutoML在模型结构搜索和优化方向的核心内容,实际上还有非常多的内容没有覆盖,比如如何对搜索进行加速等内容。
深度学习模型的设计和优化,是一通百通,适用于各大机器学习和人工智能领域的底层技术,是每一个资深从业者必须掌握好的技术,请大家务必重视,我们会继续专注分享相关内容。
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