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随机连接神经网络性能超过人工设计!何恺明等人发布新研究

机器之心  · 公众号  · AI  · 2019-04-08 12:24
选自arxiv作者:Saining Xie、Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He机器之心编译随机连接的神经网络性能居然比人工设计的网络(ResNet、ShuffleNet等)还要好?最近,FAIR何恺明等人提交了一篇论文,其模型性能让人觉得有点不可思议。在该研究中,来自 FAIR 的研究人员谢赛宁、Alexander Kirillov 、Ross Girshick 与何恺明通过随机神经网络连接的方式探索了比此前神经架构搜索更为广泛的连接形式,并实现了很好的效果。今天我们所说的深度学习是从认知科学的连接主义方法发展而来的,这一范式反映了一种假设,即计算网络如何连接对构建智能机器至关重要。与这一观点相互呼应,计算机视觉领域的最新模型也由链式连接转向更加精细的连接方式,如 ResNet、DenseNet,由于其连接方 ………………………………

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