DARTS

喜欢我们，点击上方 AINLPer ，关注一下，极品干货即刻送达！ 今天天气是真不错~可惜还是不能出去。所以今天 整理了2020年ICLR会议的论文，并给大家分享出了ICLR2020国际会议演讲的主题和主要内容。 引言 2020年的 ICLR会议 将于今年的 4月26日-4月30日 在Millennium Hall, Addis Ababa ETHIOPIA（埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴 千禧大厅）举行。 2020年ICLR会议（Eighth International Conference on Learning Representations）论文接受结果刚刚出来， 今年的论文接受情况如下： poster-paper共523篇，Spotlight-paper（焦点论文）共107篇，演讲Talk共48篇，共计接受678篇文章，被拒论文（reject-paper）共计1907篇，接受率为： 26.48%。 回复： ICLR2020 获取会议全部列表PDF（方便您的收集整理） ，其中一共有四个文件（ 2020-ICLR-accept-poster.pdf 、 2020-ICLR-accept-spotlight.pdf 、 2020-ICLR-accept-talk.pdf 、 2020-ICLR-reject.pdf ），如果你不想下载，也可直接访问官网： https:/

Python 之进度条及 π 的计算 文本进度条 1. 简单的开始 这是利用print()函数来实现简单的非刷新文本进度条。它的基本思想是按照任务执行百分比将整个任务划分为100个单位，每执行N%输出一次进度条。 为了模拟任务处理的时间效果，需要调用Python标准时间库time。 完整代码如下： import time scale =10 print ( " -----执行开始----- " ) for i in range(scale+1 ): a,b = ' ** ' *i, ' .. ' *(scale- i) c =(i/scale)*100 print ( " &{:^3.0f}[{}->{}] " .format(c,a,b)) time.sleep( 0.1 ) print ( " -----执行结束----- " ) 执行效果如下： 2. 单行动态刷新 此进度条相比第一类，区别在于原地输出和动态刷新。它的基本思想是将每一次进度输出都固定在同一行，并不断地用生成的字符串覆盖之前的输出，形成进度条不断刷新的动态效果。 完整代码如下： import time for i in range(101 ): print ( " \r{:3}% " .format(i),end= "" ) time.sleep( 0.05) 执行效果如下： 3. 带刷新的文本进度条

©PaperWeekly 原创 · 作者｜陆顺 学校｜中科院计算所硕士 研究方向｜神经网络架构搜索 注：该工作由作者在美团实习期间由初祥祥（美团 Mentor，前小米 AutoML 负责人）指导参与。 论文标题： DARTS-: Robustly Stepping out of Performance Collapse Without Indicators 论文作者： 初祥祥、王晓星、张勃、陆顺、魏晓林、严骏驰 论文链接： https://openreview.net/forum?id=KLH36ELmwIB 彩蛋： 团队正在招聘实习生，详情见 ： 美团视觉智能中心实习生招聘 简介 可微分方法（DARTS）是神经网络架构搜索（NAS）中最流行的方法。现有不少方法都致力于解决性能崩塌的问题，从而提升其稳定性。RobustDARTS [1] 提出了用超网的特征根作为判别是否进入崩塌的标志，而我们在本篇工作发现了反例，即在特征根不断增大的情形下，搜索出的模型性能仍在提升。我们受 FairDARTS [2] 中跳跃连接存在不公平竞争优势的启发，使用了一个额外的跳跃链接（auxiliary skip），简单有效地提升了 DARTS 的鲁棒性，且不使用额外的超参数和指示标志。 研究动机 可微分神经网络搜索（DARTS）存在普遍的性能崩塌，现有提升方法使用了先验知识或用指示信号来判别崩塌是否发生

神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS） 背景 神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。他们的搜索空间都是不可微的，Differentiable Architecture Search 这篇文章提出了一种可微的方法，可以 用梯度下降来解决架构搜索的问题 ，所以在搜索效率上比之前不可微的方法快几个数量级。可以这样通俗的理解：之前不可微的方法，相当于是你定义了一个搜索空间（比如3x3和5x5的卷积核），然后神经网络的每一层你可以从搜索空间中选一种构成一个神经网络，跑一下这个神经网络的训练结果，然后不断测试其他的神经网络组合。这种方法，本质上是从很多的组合当中尽快的搜索到效果很好的一种，但是这个过程是黑盒，需要有大量的验证过程，所以会很耗时。而这篇文章把 架构搜索融合到模型当中一起训练 。 算法核心思想 DARTS算法示意图 由上图可分析： (a) 定义了一个cell单元，可看成 有向无环图 ，里面4个node，node之间的edge代表可能的操作（如：3x3 sep 卷积），初始化时unknown。 (b) 把搜索空间 连续松弛化 ，每个edge看成是所有子操作的混合（softmax权值叠加）。 (c) 联合优化 ，更新子操作混合概率上的 edge超参 （即架构搜索任务）和 架构无关的 网络参数 。 (d) 优化完毕后，inference 直接

DAAS 本文是华为基于可微分网络搜索的论文。本文基于 DARTS搜索离散化后性能损失严重 的问题，提出了离散化感知架构搜索，通过 添加损失项(Discretization Loss)以缓解离散带来的准确性损失 。 论文题目：Discretization-Aware Architecture Search 开源代码：https://github.com/sunsmarterjie/DAAS。 摘要 神经架构搜索（NAS）的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络，从而确定离散化的最佳子网，即修剪弱候选者。在操作或边缘执行离散化过程目前存在的不准确之处以及最终结构的质量不能保证。本文提出了 离散化感知架构搜索 （DAAS），其核心思想是 添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置，以便离散带来的准确性损失得到缓解 。实验在标准图像分类基准上证明了方法的重要性，尤其是在目标网络不平衡的情况下。 DAAS架构思路展示 方法 算法的核心思路是 采用超网络中边和操作参数归一化后的信息熵作为Loss约束，最小化信息熵可以实现离散的参数分布 。 操作参数 的离散化损失 边参数 的离散化损失 ，该项的主要目的是为了 维持保留边的均匀性 ，因为，每个节点保留两条边，因此设置为2。以5条边为例，与前面信息熵对应，最佳的 取值为两个保留边的取值均为1

前言 ：本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型，最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果，展示自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用。 随着自动网络搜索（ N eural A rchitecture S earch）技术的问世，深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段。尤其在AI落地的背景下，许多模型需要部署在移动端设备。依据不同设备（GPU， CPU，芯片等），不同的模型需求（latency， 模型大小，FLOPs），使用NAS自动搜索最佳网络结构将会是一个很有潜力的方向。 上一篇 介绍了NAS的基本框架和入门必读DARTS [1]，以及在semantic segmentation领域的应用。 距离现在才不过几个月，NAS论文数量明显增长：在理论研究方面，search strategy，evaluation performance的方法看似趋于稳定，不得不提到最近FAIR团队的RegNet [2]探讨了搜索空间的设计，通过大量实验把常见的设计模型的理论一一验证，我们可以根据它的结论缩小搜索空间从而提高搜索效率；在应用方面以还是object detection为主，也有segmentation， reID， GAN等领域。 NAS算是一项新技术，但是语义分割semantic

P-DARTS 2019-ICCV-Progressive Differentiable Architecture Search Bridging the Depth Gap Between Search and Evaluation Tongji University && Huawei GitHub： 200+ stars Citation：49 Motivation Question： DARTS has to search the architecture in a shallow network while evaluate in a deeper one . DARTS在浅层网络上搜索，在深层网络上评估（cifar search in 8-depth， eval in 20-depth）。 This brings an issue named the depth gap (see Figure 1(a)), which means that the search stage finds some operations that work well in a shallow architecture , but the evaluation stage actually prefers other operations that fit a deep

原文: PyCoder's Weekly - Issue #428 200708 Zoom.Quiet (大妈) 用时 42 分钟 完成快译 200708 Zoom.Quiet (大妈) 用时 37 分钟 完成格式转抄. 发布 Pylance: Visual Studio Code 对 Python 快速/功能丰富的语言支持 SAVANNAH OSTROWSKI Pylance is a new Python language server for VS Code based on Microsoft’s Pyright static type checking tool. With Pylance, you get type information in function signatures and when hovering on symbols, auto import suggestions, type checking diagnostics, and so much more! ( 是也乎: 官方推出更加强大的 Python 支持扩展, 更多的分析, 更多的提示, 以及更多的内存抢占.... 俺是什么 Py 支持扩展都不安装的. ) Python 异步框架:超越开发者部落 TOM CHRISTIE In light of some recent and, at

经过自己一段时间的学习，已经略有收获了！在整个过程的进行中，在我逐渐通过看书，看案例，做题积累了一些编程python的经验以后，我发现我渐渐爱上了python，爱上了编程！ 接下来，当然是又一些有趣的实验案例：文本进度条的制作和π的计算！ **文本进度条 相信大家都玩过游戏吧，面对加载的游戏数据，我们可能会遇到这样一种情况：网络卡顿的时候，进度条缓缓移动却迟迟不能加载完全，实在是消磨人们的耐心（狗头） 在我们的印象中，进度条应该是一个条状方块，随着时间的推移慢慢向前移动，直至数据加载完成！ 那么，要怎么用python来实现呢？？ 我们有一些不同的形式呢~ 一·、最简单的一种 基本思想： 这是一种简单的，按照任务执行的百分比将整个任务划分为100个单位，每执行N%输出一次进度条；每行输出包括进度百分比，代表已完成的部分（**）和未完成的部分（..）的两种字符，以及一个跟随完成度前进的小箭头： 类似于这样：%10{******->..................................................} 代码： 接下来，就来展示一下实现上面这个指令的python代码要怎么写吧~ import time scale=10 print("------执行开始------") for i in range(scale+1): 　　a,b='**'*i,'..'*

今天老师布置了一个课后作业，去尽可能的准确计算π的值，还要显示时间和进度条，对于python小白的我，当然是综合书上和网上的知识，自己做了一个小程序，代码如下： 一、写代码的准备工作：用pip下载第三方库tqdm 步骤1：打开cmd 步骤2 ：输入pip install 你要安装的库（如 pip install tqdm） #pip一般是在安装python的时候就有了，还有tqdm我之前已经下载好了 二、写程序 1.这个代码的启发是由上学期c语言的一道例题改编的 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t =0.0,1,1.0,1.0 clock() while (fabs(t)>=1e-6 ): total += t n +=2 s =- s t =s/ n k =total*4 print ( " π值是{:.10f} 运行时间为{:.4f}秒 " .format(k,clock())) for i in tqdm(range(101 )): print ( " \r{:3}% " .format(i),end= "" ) sleep((clock()) /100) # 用执行程序的总时间来算出进度条间隔的时间 由于执行时太快了，我录了一个gif，如下图： 静态图： 2