论文提出了移动端的神经网络架构搜索方法,该方法主要有两个思路,首先使用多目标优化方法将模型在实际设备上的耗时融入搜索中,然后使用分解的层次搜索空间,来让网络保持层多样性的同时,搜索空间依然很简洁,能够使得搜索的模型在准确率和耗时中有更好的trade off 来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.11
算法很easy.直接附着到代码它 #include <iostream> using namespace std; template<typename T> int binary_search(const T s[],const int size,const T &m) { if(size <= 0){ return -1; } int i = size/2; int k = 1; int step = 1; while(step > 0 &&