用于神经架构搜索（NAS）的自监督学习
机器学习
2023-04-04 v1
摘要
本次实习的目标是提出一种创新方法，利用无标签数据，即能够让AI自动学习预测正确结果的数据。为了达到这一阶段，可遵循的步骤定义如下：（1）调研最先进水平并与之对比定位，（2）提出开发路径的想法，（3）实现这些想法，（4）最后进行测试以与最先进水平对比定位，然后再次开始该循环。在我的实习期间，这一循环进行了多次，从而给出了实习期间探索的线索。
引用
@article{arxiv.2304.01023,
title = {Self-Supervised learning for Neural Architecture Search (NAS)},
author = {Samuel Ducros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.01023},
year = {2023}
}
备注
17 pages, 11 figures