SONATA: 自适应硬件感知的神经架构搜索进化框架
原文中文，约700字，阅读约需2分钟。发表于：。最近的人工智能（AI）进展，由神经网络（NN）推动，在物联网（IoT）系统的受限环境中，要求创新的神经架构设计以平衡性能和效率。硬件感知神经架构搜索（HW-aware NAS）作为一种自适应策略自动化设计 NN 的方法显得具有吸引力，通过使用多目标优化方法（如进化算法）。然而，神经网络设计参数与硬件感知 NAS...
最近的人工智能进展由神经网络推动，要求创新的神经架构设计以平衡性能和效率。硬件感知神经架构搜索是一种自适应策略自动化设计神经网络的方法，通过使用多目标优化方法。我们提出了SONATA，一种用于硬件感知神经架构搜索的自适应进化算法。在ImageNet-1k数据集上的评估显示SONATA的优点，精确度提高了0.25％，延迟和能源性能提高了2.42倍。
