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AutoMl及NAS概述：更有效地设计神经网络模型工具

日期：2018-09-13点击：420收藏

随着人工智能的迅速发展，深度学习工具箱也发生比较大的变化，从之前受欢迎的Caffe到Tensorflow等框架，好的深度学习框架能够帮助开发人员快速且高效地开发出相应的任务模型，完成相关的任务。这类深度学习工具箱都需要自己设计对应的网络模型，需要大量的实验以获得最终模型，整个过程比较费时费力。那在这个构造模型的过程中，肯定会想到，能不能让机器自己根据数据集构建合适的模型呢？答案是可以的。本文介绍的是近来新的一种深度学习工具箱——AutoML和神经架构搜索（ Neural Architecture Search，NAS），它们是深度学习领域中新一任国王，以快速且简单粗暴的方式，并在不需要太多人为参与的情况下为我们的机器学习任务获得高精度模型。使用起来简单有效，这才是我们想要的人工智能！那么它是怎样工作的？如何使用呢？下

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/639634

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