Deep neural network architecture search using network morphism - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Deep neural network architecture search using network morphism

Abstrakt

The paper presents the results of the research on neural architecture search (NAS) algorithm. We utilized the hill climbing algorithm to search for well-performing structures of deep convolutional neural network. Moreover, we used the function preserving transformations which enabled the effective operation of the algorithm in a short period of time. The network obtained with the advantage of NAS was validated on skin lesion classification problem. We compared the parameters and performance of the automatically generated neural structure with the architectures selected manually, reported by the authors in previous papers. The obtained structure achieved comparable results to hand-designed networks, but with much fewer parameters then manually crafted architectures.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 3

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Język:
angielski
Rok wydania:
2019
Opis bibliograficzny:
Kwasigroch A., Grochowski M., Mikołajczyk M.: Deep neural network architecture search using network morphism// / : , 2019,
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/mmar.2019.8864624
Źródła finansowania:
  • Projekt
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 11 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi