飛雅特克萊斯勒排廢數據造假 挨賠2.78億

摘錄自2020年9月29日中央社報導

飛雅特克萊斯勒(Fiat Chrysler)遭美國證券管理委員會(SEC)指控在排放控制問題上誤導投資人後,將支付950萬美元(約新台幣2.78億元)的民事罰款以進行和解。

美聯社和路透社報導,證管會今天(29日)表示,義大利-美國汽車大廠飛雅特克萊斯勒,2016年2月在記者會和年度報告中表示,內部審計證實他們的車輛符合排放法規,但報告並未充分揭露審計的規模。約莫在同一時間,美國環境保護署(EPA)和加州空氣資源局(Air Resources Board)的工程師就對飛雅特克萊斯勒部分柴油車的排放系統提出質疑。

飛雅特克萊斯勒對於證管會的發現,不承認也不否認,並婉拒針對罰款置評。

去年,飛雅特克萊斯勒同意以約8億美元代價,和美國司法部和加州空氣資源局進行和解,這兩單位指控其利用非法軟體,在柴油車排放數據上動手腳。但飛雅特克萊斯勒堅稱公司並未蓄意做假,否認做出不法行為。同樣是在去年,飛雅特克萊斯勒同意支付4000萬美元,以針對該公司於5年期間浮報每月銷售數字、誤導投資人的指控進行和解。

污染治理
國際新聞
環保數據造假

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7獅「外出」捕食農場10隻羊 南非國家公園全數撲殺

摘錄自2020年10月02日自由時報、三立新聞網南非報導

根據南非《News24》報導,南非國家公園管理處(South Africa National Parks)公關部門主任塔克胡里(Rey Thakhuli)表示,卡魯國家公園的獅群於28日時一天內兩次溜出園區,清晨先是跑到附近的農場殺死10隻綿羊,晚上又跑出去搜尋羊隻屍體,為了為防止農莊居民與牲畜再度受到攻擊,南非國家公園管理處經過評估後,出動直升機撲殺撲殺2頭未成年公獅、3頭未成年母獅以及2頭成年母獅。

塔克胡里指出,這7頭獅子是「會造成破壞的動物群體」,而且長年聚集在公園北方邊界的高山地區,造成附近農莊居民與牲畜造成嚴重安全威脅,所以園方依照管理法規撲殺獅子。

南非四爪動物協會(FOUR PAWS)主任麥爾斯(Fiona Miles)心痛表示「這是非常悲慘的一天」,認為奪取獅群的生命絕對是最後的手段,應該要先試試看其他方法。麥爾斯進一步表示,南非的野獅剩不到3000隻,國家公園的射殺舉動,無疑對獅群是重大的打擊。國家公園事後回覆,會舉辦研討會討論這次的事件,後續有相關消息,會再公布給大家。

生物多樣性
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南非
國家公園
人與動物衝突事件簿

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地球傳出「警訊」 南極半島創30年來最暖

摘錄自2020年10月3日自由時報報導

據智利聖地牙哥大學(University of Santiago de Chile)研究顯示,2020年是過去30年以來,南極半島平均溫度最高的一年,1到8月期間的溫度達到攝氏2到3度。聲明表示,溫度相較於過去,大約上升攝氏2度以上。

智利南極研究所(INACH)的氣候學家柯德洛(Raul Cordero)指出,南極半島最北端今年截至目前的平均最高溫已超過攝氏0度,這是31年以來首見。柯德洛認為這是地球向人類傳達的「警訊」,在這個區域也可以看見海洋持續快速暖化。

南極半島位於南極洲最北端,當地有許多國家的科學與軍事基地,包括阿根廷、智利與英國。儘管南極半島平均溫度上升,南半球冬季的高溫卻也出現新低,8月到9月期間,最高溫為攝氏零下16.8度,是自1970年以來的最低溫,氣候出現極端化。

氣候變遷
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俄遠東堪察加地區發生海水污染 環團憂生態災難

摘錄自2020年10月4日中央社報導

俄羅斯當局今(4日)通知遠東堪察加地區民眾遠離一處原始海灘,因發生不明原因的海水污染。綠色和平組織表示,這是當地發生「生態災難」的證據,並已造成一些衝浪者發燒和嘔吐。

路透社報導,污染地點在堪察加地區(Kamchatka Region)的卡拉克提斯基(Khalaktyrsky)海灘,目前還不清楚原因。俄羅斯當局表示,初步檢測發現海水有高含量的石油產品和化學物質苯酚。綠色和平組織(Greenpeace)要求當局盡速找到污染源。

這片海灘位在太平洋沿岸,布滿黑色火山砂,全長數十公里,是熱門觀光景點。綠色和平組織暗示,這起污染可能數週前已開始。綠色和平組織在聲明中表示,來到卡拉克提斯基海灘的民眾,數週以來就注意到污染情況。接觸過海水的人都出現不良反應,包括喉嚨痠痛、視力惡化、眼睛乾澀、噁心、身體虛弱、嘔吐和發燒。

海洋
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疫情肆虐油價跌 石油巨擘被迫減少探勘轉向綠能

摘錄自2020年10月4日中央社報導

疫情重創石油需求及油價,迫使能源巨擘縮減探勘規模,儘管尋找新油田對他們的生計依舊至關重要,他們仍將必須加強綠能投資。

根據研究團體Westwood統計,與疫情前計畫相比,能源業在英國北海水域探勘計畫削減7成,在挪威外海削減3成。

美國石油巨擘埃克森美孚公司(ExxonMobil)共砍了三成的探勘計畫,投資額減少100億美元。歐洲對手埃尼(Eni)、英國石油公司(BP)及艾基挪(Equinor)都有類似行動。根據美國軒尼詩布恩律師事務所(Haynes & Boone)統計,美國今年有30多家石油探勘和生產公司聲請破產。

根據能源諮詢機構「雷斯塔德能源」(Rystad Energy)估計,如果油價持續在當前每桶40美元左右徘徊,到了2022年可能還會有150家類似的公司消失。

能源轉型
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綠能

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日本新潟「新世代熊」不怕人9天7人遇襲 半年內出沒逾700次

摘錄自2020年10月4日中央社報導

日本新潟縣近半年「熊出沒」次數創新高,次數多達逾700次,甚至發生近9天內有7人遭熊襲受傷的意外。專家推測,山上食物缺乏及不怕人的「新世代熊」逐年增加,恐是熊出沒次數創新高的原因。

專家提醒,在北海道、東北及北陸等很多熊棲息的地區,「由於熊分布區域愈來愈廣,大家應該要認知這是一種近在身旁的動物」。新潟縣政府表示,「熊出沒」次數主要是統計熊被目擊到或是被發現出沒痕跡的次數;縣府本月1日已發布「熊出沒警戒警報」。

日本新潟放送(BSN)報導,發生在新潟縣關川村的兩人遭熊攻擊事件,由於案發地附近約700公尺有一間小學,目前小學生都在警察等人護送下上下學。縣府表示,作為熊的食物之一的山毛櫸本季結果數量,是近10年來最少的一季,這些熊應該是下山到人居住的地方覓食,全縣各地都有必要警戒熊出沒。

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聯合國:恢復自然環境的資金缺口 高達7000億美元

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CocosCreator實現微信排行榜

1. 概述

不管是在現實生活還是當今遊戲中,各式各樣的排名層出不窮。如果我們做好一款遊戲,卻沒有實現排行榜,一定是不完美的。排行榜不僅是玩家了解自己實力的途徑,也是遊戲運營刺激用戶留存的一種途徑。在微信小遊戲中普遍存以下兩種排名

  • 好友關係排名
  • 世界排名

其中好友的排名,需要通過微信子域實現。在子域上下文中,只能調用微信提供相關的api,且數據傳輸只能進不能出。即使在子域中調用雲函數也不行。這個對數據很嚴格,開發略為複雜。但好處也很明顯

  • 無需用戶確認授權就可實現排名
  • 排名信息均為自己好友,刺激效果更明顯

儘管這樣,我們還是先實現世界排行。世界排行需要用戶授權。早期只需要調用wx.authorize就可以實現,現在很不穩定(好像廢棄了)。所以不得不通過生成一個授權按鈕來實現

2. 微信雲開發

微信小遊戲為開發者提供了一部分免費的雲環境。可以實現文件存儲,數據存儲以及通過雲函數實現服務端接口。開通方式也很簡單,這裏不做說明。既然要實現排名,優先選用雲函數來實現對應的api。要實現雲函數,需要在project.config.json文件中通過屬性cloudfunctionRoot指定雲函數目錄。由於,是通過cocoscretor開發,每次構建發布都會清空輸出內容。為了解決人肉複製粘貼,我們需要通過定製小遊戲構建模板實現微信小遊戲所有代碼的管理。小遊戲地心俠士構建模板如下

從圖中,可以看到獲取openid、獲取世界排名、保存用戶授權信息等雲函數都放在cocoscreator代碼環境中。這樣在開發完成后,通過cocoscreator構建發布,對應的雲函數也會一起打包過去

3. 實現世界排行

3.1 獲取玩家openid

首先在構建模板的cloud-functions文件件中,使用npm初始一個名為getOpenId的node項目。初始好以後,運行npm install wx-server-sdk@latest --save。這樣就建立好了一個雲函數的基本框架。

我們在index.js文件,輸入以下代碼

// author:herbert 464884492
// project:地心俠士  獲取用戶openid
const cloud = require('wx-server-sdk')
cloud.init()
exports.main = async (event, context) => {
  const wxContext = cloud.getWXContext()
  return {
    event,
    openid: wxContext.OPENID,
    appid: wxContext.APPID,
    unionid: wxContext.UNIONID,
  }
}

 

調用雲函數時,上下文中便可以得到玩家openid和uninid。玩家進入遊戲就先調用此函數,得到玩家的openid用於後邊更新玩家數據和獲取世界排行的條件。

小遊戲端調用雲函數前,需要初始雲環境。因為採用定製構建模板,所以我們直接在模板的game.js文件末尾初始我的雲環境

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 初始雲環境
....
wxDownloader.init();
window.boot();

//初始化雲調用
this.wx.cloud.init({
    traceUser: true,
    env: 'dxxs-dxxs'
});
...

  

後續調用雲函數中,第一步都是要獲取openid,這裏定義一個全局變量將其保存起來,調用方法如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 玩家openid
private static openId: string = null;
private static initenv() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
      if (!this.wx) reject();
      //直接使用本地緩存
      if (this.openId != null) resolve();
      // 調用雲函數獲取
      this.wx.cloud.callFunction({
          name: 'getOpenId',
          complete: res => {
              this.openId = res.result.openid;
              resolve();
          }
      });
  });
}

 

3.2 動態生成授權按鈕

先看下地心俠士布局界面

上圖中可以看到,地心俠士虛擬了一個遊戲操作區域。玩家聚焦到世界排行時,需要渲染一個授權按鈕在確定的位置。需求很簡單,可考慮到移動端多分辨率,這個操作就變得複雜了。需要做屏幕適配。地心俠士採用自適應寬度的適配策略,配置如下圖

遊戲運行時獲取實際分辨率的寬度與設計的寬度相除,變可知道當前寬度變化比列,鍵盤容器九宮格使用了主鍵widget底部111px,高度161px。確定按鈕寬度105px

微信小遊戲以左上角為原點,通過topleft確定位置。然而,cocoscreator以左下角為原點,所以在計算top值時需要用屏幕寬度 – box上邊緣y坐標。適配代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 動態生成透明授權按鈕
 initUserInfoButton() {
  // 獲取設計尺寸
  let desingSize: cc.Size = cc.view.getDesignResolutionSize();
  //  獲取實際屏幕尺寸
  let screenSize: cc.Size = cc.view.getFrameSize();
  // 獲取寬度倍率
  let widthRate = screenSize.width / desingSize.width;
  // 獲取當前倍率下九宮格鍵盤實際高度
  let halfKcHeight = 161 * widthRate / 2;
  // 獲取當前倍率下確定按鈕實際寬度
  let btnwidth = this.btnKeySuer.width * widthRate;
  WxCloudFun.createUserinfoButton("", 
  // 確定按鈕中心點對應小遊戲left值 (屏幕寬度-確定按鈕實際寬度)/2
  // 定義實際授權按鈕size為105*40,所以還必須加上對應的偏差值
  // 以下代碼中left體現整體適配過程,不考慮中間過程可以直接使用
  // (屏幕寬度-授權按鈕)/2 即可得到left值
  screenSize.width / 2 - 52.5 * widthRate + (btnwidth - 105) / 2, 
  // Canvas 適配策略是 Fit Width,所以Canvas下邊沿不一定就是屏幕邊緣
  // 通過111*widthRate得到具體下沿值,在加上虛擬鍵盤一半高度,可得到中心位置
  // 由於微信原點在左上角,需要保持按鈕處於中心位置,坐標還需要上移一半按鈕高度
  screenSize.height - (111 * widthRate + halfKcHeight + 20),
 () => {
      this.keyCode = cc.macro.KEY.r;
      this.scheduleOnce(async () => {
          this.dlgRank.active = true;
          // 獲取排名數據
          await this.getRankInfo();
      }, 0);
  });
}

 

3.3 獲取用戶頭像昵稱信息

經過上一步驟的適配操作,只要玩家聚焦到【世界排行】,地心俠士虛擬鍵盤的確定按鈕正上方會覆蓋一個透明的userInfoButton,玩家點擊確定就會喚起授權對話框,然後在對應的回調函數就可以完成用戶數據保存操作

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 獲取玩家基本信息
 public static createUserinfoButton(text: string, left: number, top: number, cb: Function) {
   this.userInfoButton = this.wx.createUserInfoButton({
      type: 'text',
      text: text,
      style: {
          left: left,
          top: top,
          height: 40,
          width: 105,
          lineHeight: 40,
          textAlign: 'center',
          fontSize: 16,
          backgroundColor: '#ff000000',// 透明
          color: '#ffffff',
      }
   });
   this.userInfoButton.hide();
   this.userInfoButton.onTap((res) => {
     // 將獲取到的用戶數據提交到雲端
      this.wx.cloud.callFunction({
          name: 'putUserinfo',
          data: { ...res.userInfo, openid: this.openId }
      });
      this.hideUserInfoButton();
      cb.call();
   });
   }

 

在代碼中,除了傳入玩家微信信息外。我還額外傳遞進入遊戲時就獲取的openid。正常情況下不需要的,因為,雲函數中天然會告訴你openid。不過,我們在後端使用了got獲取玩家頭像保存到雲端文件存儲中。引入此包后,後端就獲取不到openid了,相當奇怪。對應雲平台雲函數代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 雲函數保存玩家基本信息
const cloud = require('wx-server-sdk')
const got = require('got')
cloud.init()
// 雲函數入口函數
exports.main = async(event, context) => {
  const {
    nickName,
    avatarUrl,
    gender,
    openid
  } = event;
  let wxContext = cloud.getWXContext();
  // 如果後端拿不到openid就採用前端傳入的openid
  wxContext.OPENID = wxContext.OPENID || openid;
  const log = cloud.logger()
  log.info({
    tip: `正在請求頭像地址[${avatarUrl}]`
  })
  // 獲取頭像數據流
  const stream = await got.stream(avatarUrl);
  let chunks = [];
  let size = 0;
  const body = await (async() => {
    return new Promise((res, reg) => {
      stream.on('data', chunk => {
        chunks.push(chunk)
        size += chunk.length
        log.info({
          tip: `正在讀取圖片流信息:[${chunk.length}]`
        })
      })
      stream.on('end', async() => {
        const body = Buffer.concat(chunks, size)
        log.info({
          tip: `正在保存頭像文件:[${size}]`
        })
        res(body)
      })
    })
  })()
  //保存頭像到雲存儲
  const {
    fileID
  } = await cloud.uploadFile({
    cloudPath: `avatars/${wxContext.OPENID}.jpg`,
    fileContent: body
  })
  // 添加或更新玩家信息到數據庫
  const db = cloud.database()
  const {
    data
  } = await db.collection("dxxs").where({
    _openid: wxContext.OPENID
  }).get()
  const updateData = {
    fileId: fileID,
    nickName: nickName,
    sex: gender == 1 ? '男' : '女',
    avatarUrl: avatarUrl
  }
  if (data.length > 0) {
    log.info({
      tip: `正在修改數據庫信息:[${size}]`
    })
    await db.collection("dxxs").doc(data[0]._id).update({
      data: updateData
    })
  } else {
    log.info({
      tip: `正在添加數據庫信息:[${size}]`
    })
    await db.collection("dxxs").add({
      data: { ...updateData,
        _openid: openid
      }
    })
  }

  return {
    openid: wxContext.OPENID,
    appid: wxContext.APPID,
    unionid: wxContext.UNIONID
  }
}

 

3.4 獲取排行數據

保存完用戶數據后,通過一個回調函數,實現了玩家排名數據獲取。細心的朋友可以在前邊授權按鈕適配的章節看到await this.getRankInfo();這句代碼。後端雲函數就是一個簡單數據查詢。效果圖如下

從上圖可以看到,我實現了三個維度排名,需要在前端需要傳入排名字段。對應代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 獲取排名信息
 public static async getWorldRanking(field: string = "level") {
     const { result } = await this.wx.cloud.callFunction({
         name: 'getWordRanking',
         data: { order: field }
     });
     return result.ranks;
 }

 

雲函數代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 雲函數返回排名信息
const cloud = require('wx-server-sdk')
cloud.init()
exports.main = async (event, context) => {
  const wxContext = cloud.getWXContext()
  const db = cloud.database();
  const {
    order = "level"
  } = event;

  const openData = await db.collection("dxxs")
    .orderBy(order, "asc")
    .get()
  const ranks = openData.data.map(item => {
    return {
      openid: item._openid,
      [order]: item[order],
      nickName: item.nickName,
      fileId: item.fileId,
      avatarUrl: item.avatarUrl
    }
  });
  return {
    ranks: ranks,
    openid: wxContext.OPENID,
    appid: wxContext.APPID,
    unionid: wxContext.UNIONID
  }
}

 

4. 總結

  • 微信子域數據很嚴格,數據只進不出。調用雲函數也不行
  • 雲函數中使用http請求,可能會得不到openid
  • 屏幕適配知道定位原則,也可以很簡單
  • avatarUrl通過Sprite現實頭像,需要設置安全域名
  • 目前部分華為手機分享截屏出現黑屏使用canvas.toTempFilePath就可以解決

這裡有一個CoscosCreator遊戲開發群,歡迎喜歡聊技術的朋友加入

 

 

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NASH:基於豐富網絡態射和爬山算法的神經網絡架構搜索 | ICLR 2018

論文提出NASH方法來進行神經網絡結構搜索,核心思想與之前的EAS方法類似,使用網絡態射來生成一系列效果一致且繼承權重的複雜子網,本文的網絡態射更豐富,而且僅需要簡單的爬山算法輔助就可以完成搜索,耗時0.5GPU day

來源:曉飛的算法工程筆記 公眾號

論文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks

  • 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf

Introduction

  論文目標在於大量減少網絡搜索的計算量並保持結果的高性能,核心思想與EAS算法類似,主要貢獻如下:

  • 提供baseline方法,隨機構造網絡並配合SGDR進行訓練,在CIFAR-10上能達到6%-7%的錯誤率,高於大部分NAS方法。
  • 拓展了EAS在網絡態射(network morphisms)上的研究,能夠提供流行的網絡構造block,比如skip connection和BN。
  • 提出基於爬山算法的神經網絡結構搜索NASH,該方法迭代地進行網絡搜索,在每次迭代中,對當前網絡使用一系列網絡態射得到多個新網絡,然後使用餘弦退火進行快速優化,最終得到性能更好的新網絡。在CIFAR-10上,NASH僅需要單卡12小時就可以達到baseline的準確率。

Network Morphism

  $\mathcal{N}(\mathcal{X})$為$\mathcal{X}\in \mathbb{R}^n$上的一系列網絡,網絡態射(network morphism)為映射$M: \mathcal{N}(\mathcal{X}) \times \mathbb{R}^k \to \mathcal{N}(\mathcal{X}) \times \mathbb{R}^j$,從參數為$w\in \mathbb{R}k$的網絡$fw \in \mathcal{N}(\mathcal{X})$轉換為參數為$\tilde{w} \in \mathbb{R}j$的網絡$g\tilde{w} \in \mathcal{N}(\mathcal{X})$,並且滿足公式1,即對於相同的輸入,網絡的輸出不變。

  下面給出幾種標準網絡結構的網絡態射例子:

Network morphism Type I

  將$f^w$進行公式2的替換,$\tilde{w}=(w_i, C, d)$,為了滿足公式1,設定$A=1$和$b=0$,可用於添加全連接層。

  另外一種複雜點的策略如公式3,$\tilde{w}=(w_i, C, d)$,設定$C=A^{-1}$和$d=-Cb$,可用於表達BN層,其中$A$和$b$表示統計結構,$C$和$d$為可學習的$\gamma$和$\beta$。

Network morphism Type II

  假設$f_i{w_i}$可由任何函數$h$表示,即$f_i{w_i}=Ah^{w_h}(x)+b$

  則可以將$f^w$,$w_i = (w_h, A, b)$配合任意函數$\tilde{h}{w_{\tilde{h}}}(x)$根據公式4替換為$\tilde{f}{\tilde{w}i}$,$\tilde{w}=(w_i, w{\tilde{h}}, \tilde{A})$,設定$\tilde{A}=0$。這個態射可以表示為兩種結構:

  • 增加層寬度,將$h(x)$想象為待拓寬的層,設定$\tilde{h}=h$則可以增加兩倍的層寬度。
  • concatenation型的skip connection,假設$h(x)$本身就是一系列層操作$h(x)=h_n(x) \circ \cdots \circ h_0(x)$,設定$\tilde{h}(x)=x$來實現短路連接。

Network morphism Type III

  任何冪等的函數$f_i^{w_i}$都可以通過公式5進行替換,初始化$\tilde{w}_i=w_i$,公式5在無權重的冪等函數上也成立,比如ReLU。

Network morphism Type IV

  任何層$f_i^{w_i}$都可以配合任意函數$h$進行公式6的替換,初始化$\lambda=1$,可用於結合任意函數,特別是非線性函數,也可以用於加入additive型的skip connection。
  此外,不同的網絡態射組合也可以產生新的態射,比如可以通過公式2、3和5在ReLU層後面插入”Conv-BatchNorm-Relu”的網絡結構。

Architecture Search by Network Morphisms

  NASH方法基於爬山算法,先從小網絡開始,對其進行網絡態射生成更大的子網絡,由於公式1的約束,子網的性能與原網絡是一樣的,後續子網進行簡單的訓練看是否有更好的性能,最後選擇性能優異的子網進行重複的操作。

  圖1可視化了NASH方法的一個step,算法1的ApplyNetMorph(model, n)包含n個網絡態射操作,每個為以下方法的隨機一種:

  • 加深網絡,例如添加Conv-BatchNorm-Relu模塊,插入位置和卷積核大小都是隨機的,channel數量跟最近的卷積操作一致。
  • 加寬網絡,例如使用network morphism type II來加寬輸出的channel,加寬比例隨機。
  • 添加從層$i$到層$j$的skup connection,使用network morphism type II或IV,插入位置均隨機選擇。

  由於使用了網絡態射,子網繼承了原網絡的權重且性能一致,NASH方法優勢在於能夠很快的評估子網的性能,論文使用了簡單的爬山算法,當然也可以選擇其它的優化策略。

Experiments

Baslines

Retraining from Scratch

CIFAR-10

CIFAR-100

CONCLUSION

  論文提出NASH方法來進行神經網絡結構搜索,核心思想與之前的EAS方法類似,使用網絡態射來生成一系列效果一致且繼承權重的複雜子網,本文的網絡態射更豐富,而且僅需要簡單的爬山算法輔助就可以完成搜索,耗時0.5GPU day



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