NASNet（Neural Architecture Search Network）是一种用于自动设计神经网络架构的算法。它通过搜索和评估不同的网络结构，以找到在特定任务上表现最佳的架构。

NASNet 架构

NASNet 采用了一种名为“One-Shot Learning”的方法，这意味着它可以在单个训练过程中搜索和评估多个架构。以下是 NASNet 架构的一些关键特点：

  • 层次化搜索：NASNet 使用层次化的搜索策略，首先搜索较低层级的网络结构，然后逐步构建更复杂的网络。
  • 多尺度搜索：NASNet 在不同的尺度上搜索网络结构，以适应不同大小的输入图像。
  • 注意力机制：NASNet 使用注意力机制来提高网络对重要特征的识别能力。

NASNet 的优势

  • 自动架构搜索：NASNet 可以自动搜索最优的网络架构，无需人工干预。
  • 高性能：NASNet 在多个视觉任务上取得了优异的性能，例如图像分类和目标检测。
  • 可扩展性：NASNet 可以轻松地扩展到更大的网络结构。

NASNet 应用

NASNet 在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像分类：NASNet 可以用于对图像进行分类，例如识别动物、植物或物体。
  • 目标检测：NASNet 可以用于检测图像中的目标，例如车辆、行人或物体。
  • 图像分割：NASNet 可以用于对图像进行分割，例如识别图像中的前景和背景。

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NASNet 架构图