提案された論文を読みました。このようなモデルのアーキテクチャそのものを学習することはメタラーニングと呼ばれます。ディープラーニングは特徴の抽出を自動で行ってくれるものの、モデル設計自体は人手で行わなければなりません。そのため、どのようなモデル設計にすればよいのかやハイパーパラメータをどのようにチューニングすればよいのかはあまり研究が進んでいませんでした。この論文のようにモデルの構成そのものを強化学習を利用して最適化することによって(膨大な時間がかかっていた)ハイパーパラメータのチューニングにかかるコスト削減が期待できそうです。モデルのアーキテクチャを自動で設計してくれるというのは事実ですが、探索空間の定義は人手で行っているため、人間も知らないようなモデルが出来上がるわけではない点には注意が必要です。ここまでご覧いただきありがとうございました。R-CNN濫読した論文の概要をメモしています。精読していないため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。MobileNetV3濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Recognition濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Networks濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Learning濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Networks濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。Log.タイトルとURLをコピーしました。