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ShuffleNet
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自动化流水线揭示MoE4架构搜索中的偏差
研究人员开发了一个自动化流水线，用于在LEMUR数据集生态系统中探索异构4专家混合专家（MoE4）架构。该流水线系统性地将基础架构族组合成MoE4集成模型，并利用具有特定训练技术的卷积门控网络。一项重要发现揭示了搜索空间中的覆盖偏差，其中按字母顺序枚举导致仅探索了单一族AirNet，而不是预期的更广泛组合。该研究确定ShuffleNet和MobileNetV3是AirNet范围内的が高精度贡献者，并建议在未来的活动中排除Fractal…
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新算法连接独立训练的神经网络模式
研究人员开发了一种新颖的经验算法，可以在独立训练的神经网络模型之间建立连续的低损耗路径，这种现象被称为模式连接。这种新方法比以前的技术具有更广泛的适用性，成功连接了包括MobileNet、EfficientNet和Compact Convolutional Transformers (CCT)在内的更广泛的架构。该算法还提供了更一致的连接路径，并支持链接使用不同超参数训练的模式。