NASNet - 自动化神经网络架构搜索

NASNet是一种基于神经架构搜索（NAS）的深度学习模型，它旨在通过自动化方法来设计高效的神经网络架构。以下是对NASNet的简要介绍和相关资源链接。

简介

NASNet是由Google Brain团队提出的一种用于图像分类的深度学习模型。它通过搜索最优的网络结构来提高模型的准确性和效率。NASNet分为两个版本：NASNet-A和NASNet-B，其中NASNet-A是更小的版本，而NASNet-B是更大的版本。

主要特点：

• 层次化搜索：NASNet采用层次化搜索策略，通过多个层次的搜索来优化网络结构。
• 多尺度特征融合：NASNet在多个尺度上提取特征，并通过特征融合来提高模型的性能。
• 参数高效：NASNet在保持高准确性的同时，具有较少的参数数量。

相关资源

以下是一些关于NASNet的详细资料和论文：

• NASNet论文
• NASNet官方GitHub

NASNet架构图

扩展阅读

如果您对NASNet感兴趣，以下是一些相关主题的扩展阅读链接：

• 神经网络架构搜索（NAS）概述
• 深度学习中的图像分类

希望这些信息对您有所帮助！