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a puppy slide 葱
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ICML | 2026 | MFH‑NAS：面向多模态融合目标检测的混合神经架构搜索框架
\qquad 多模态融合目标检测整合异构传感器（可见光、红外等）采集的互补信息，往往能够提升检测性能。该技术的核心在于融合模块的设计与融合阶段的选取。
a puppy slide 葱
1 个月前
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ENAS | 基于参数共享的高效神经网络架构搜索
让所有子模型共享权重，避免每个子模型都从零开始训练到收敛，以此提升 NAS 的效率 \color{brown}\textbf{让所有子模型共享权重，避免每个子模型都从零开始训练到收敛，以此提升 NAS 的效率} 让所有子模型共享权重，避免每个子模型都从零开始训练到收敛，以此提升 NAS 的效率
a puppy slide 葱
1 个月前
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ICLR | 2019 | DARTS：可微架构搜索
本文主要贡献总结如下：2.1 节以通用形式描述搜索空间，将网络单元（cell）的计算流程表示为有向无环图；2.2 节介绍搜索空间的连续松弛方案，得到可微损失目标，联合优化架构与网络权重；2.3 节提出近似技术，让算法计算可行、提升效率。
我是有底线的