You only search once: on lightweight differentiable architecture search for resource-constrained embedded platforms
Benefiting from the search efficiency, differentiable neural architecture search (NAS) has evolved as the most dominant alternative to automatically design competitive deep neural networks (DNNs). We note that DNNs must be executed under strictly hard performance constraints in real-world scenarios,...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Luo, Xiangzhong, Liu, Di, Kong, Hao, Huai, Shuo, Chen, Hui, Liu, Weichen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/165387 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Designing efficient DNNs via hardware-aware neural architecture search and beyond
بواسطة: Luo, Xiangzhong, وآخرون
منشور في: (2022) -
SurgeNAS: a comprehensive surgery on hardware-aware differentiable neural architecture search
بواسطة: Luo, Xiangzhong, وآخرون
منشور في: (2023) -
Work-in-progress: what to expect of early training statistics? An investigation on hardware-aware neural architecture search
بواسطة: Luo, Xiangzhong, وآخرون
منشور في: (2023) -
UNDERSTANDING AND IMPROVING NEURAL ARCHITECTURE SEARCH
بواسطة: SHU YAO
منشور في: (2022) -
EdgeNAS: discovering efficient neural architectures for edge systems
بواسطة: Luo, Xiangzhong, وآخرون
منشور في: (2023)