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Meta AI 提出可微分神经网络架构搜索方法
Meta AI 发布了一项关于可微分神经网络架构搜索（DNAS）的研究，旨在自动设计高精度且高效的卷积神经网络。该方法通过连续松弛将离散的架构搜索转化为可微分的优化问题，从而能够利用梯度下降高效地探索网络结构。实验表明，DNAS 在 ImageNet 等基准上取得了与手工设计网络相当甚至更优的精度，同时显著降低了计算开销。这一工作为自动化模型设计提供了新思路，有望加速高效 CNN 在移动端等资源受限场景的部署。
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