DMS：直接可微的网络搜索方法，最快仅需单卡10分钟 | ICML 2024 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文，约7300字，阅读约需18分钟。发表于：。Differentiable Model Scaling（DMS）以直接、完全可微的方式对宽度和深度进行建模，是一种高效且多功能的模型缩放方法。与先前的NAS方法相比具有三个优点：1）DMS在搜索方面效率高，易于使用。2）DMS实现了高性能，可与SOTA NAS方法相媲美。3）DMS是通用的，与各种
Differentiable Model Scaling (DMS)是一种高效且多功能的模型缩放方法，以直接且完全可微的方式建模宽度和深度。与以前的NAS方法相比，DMS具有三个优势：1）DMS在搜索过程中高效且易于使用。2）DMS实现了与SOTA NAS方法相媲美的高性能。3）DMS与各种任务和架构兼容。该论文引入了可微分的topk运算符以直接和可微分的方式建模结构超参数，并提出了DMS算法来搜索网络的最佳宽度和深度。在性能或搜索成本方面，DMS优于以前的SOTA方法。
