文档介绍：该【跨模态神经架构搜索与模型压缩 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【跨模态神经架构搜索与模型压缩 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:使用强化学****算法,如REINFORCE或PPO,在给定任务上评估候选架构的性能,并指导搜索过程。:采用进化算法,如遗传算法或进化策略,在候选架构的种群中进行选择和变异,以逐渐改进性能。:利用贝叶斯优化算法,在搜索空间中进行高效的采样,并逐步逼近最优架构。:包括网络层类型、连接方式、层级结构等。:如学****率、正则化系数、激活函数等。:针对特定任务的需求,例如计算成本、精度目标或推理时间限制。:模型在目标任务上的精度、召回率、F1分数等指标。:模型在不同任务上的泛化能力,例如在多模态数据集或自然语言处理、视觉和语音任务上的表现。:模型的计算复杂度、内存消耗、推理时间等效率指标。:跨模态神经架构包含大量可能的组合,使得搜索过程十分耗时且复杂。:跨模态任务的差异性给搜索算法带来了挑战,需要设计针对不同任务的搜索策略。:跨模态神经架构搜索过程往往是黑盒化的,缺乏对搜索结果的可解释性和可复现性的支持。(AutoML):利用机器学****技术自动化神经架构搜索过程,降低专家知识需求。:同时优化模型的性能、通用性和效率等多个目标。:利用现有架构或知识来指导跨模态神经架构搜索,加速搜索过程并提高性能。:构建能够处理不同类型数据的AI系统,例如文本、图像和音频。:优化神经网络架构以减少其大小和计算成本,提高推理效率。:针对医疗、金融、制造等特定领域的定制神经架构,解决行业特有挑战。:同时搜索架构和权重,允许协同优化和模型微调。:利用遗传算法、粒子群优化或贝叶斯优化等启发式搜索方法探索架构空间。:将架构搜索建模为马尔可夫决策过程,训练代理在各种架构上制定决策。:使用多种任务或数据集来评估跨模态架构的性能,确保泛化能力。:在少量任务上训练模型,然后利用元梯度优化在未见过任务上快速适应。:从复杂模型中提取知识,将其转移到更小、更有效的跨模态架构中。:使用图结构表示架构,利用节点和边来建模组件和连接。:将架构表示为序列,使用循环神经网络或变压器来捕捉组件之间的顺序关系。:结合图和序列表示,利用图来描述组件交互,同时使用序列来表示组件顺序。:将架构分解为模块,在模块级别搜索和组合。:逐层搜索架构,从底层组件开始,逐步构建复杂模型。:逐步增加搜索空间的复杂性,防止过拟合和优化困难。:删除架构中不重要的组件,减少模型大小和计算量。:将浮点权重转换为低精度格式,例如整数或二进制,以减少内存占用。:近似分解大张量为较小张量的积,减少模型参数数量。:在大规模数据集上预训练跨模态架构,赋予其在各种任务上的通用能力。:借鉴生物神经元和突触的原理,设计节能、高效的跨模态架构。:利用生成模型探索架构空间,自动生成高性能跨模态架构。