解读百度AutoDL：打破SOTA纪录的神经架构搜索是如何炼成的

机器之心原创作者：邱陆陆近日，百度大数据实验室在 arXiv 上发布了两篇论文，一篇给出了任何深度学习网络在小学习率情况下的收敛性证明，包括用 AutoDL 搜出来的网络，另一篇则提供了一个正则化的方法，让 AutoDL 搜索到的网络的训练结果超过了之前所有公开报道的结果。基于 PaddlePaddle 框架实现的代码已经开源，相应功能也可以通过百度 EasyDL 免费使用，这是继去年 11 月 AutoDL 2.0 于 2018 百度世界大会上正式发布以来，AutoDL 的又一次重要更新。机器之心就 AutoDL 各方向的设计思路和论文内容采访了百度大数据实验室主任浣军教授，以下为采访实录。机器之心：百度开发 AutoDL 的初衷是什么？想要实现什么目标？AutoDL 的理念，用一句话来概括，就是「开放普惠 AI」， ………………………………