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王占山先进事迹_汉中建设工程招标网最新公告_怎么开网站平台_seo排名优化哪家好

时间:2025/7/12 2:17:23来源:https://blog.csdn.net/weixin_42035282/article/details/142382860 浏览次数: 0次
王占山先进事迹_汉中建设工程招标网最新公告_怎么开网站平台_seo排名优化哪家好

在 NAS(神经架构搜索)任务中,基准数据集是指专门设计并提供固定的搜索空间、评价指标和预训练结果的数据集,用于公平评估和比较不同 NAS 算法的表现。以下是一些专门用于 NAS 研究的基准数据集:

1. NAS-Bench-101

  • 简介: NAS-Bench-101 是一个针对 NAS 任务的早期基准数据集,包含一个预定义的搜索空间,允许研究者直接查询400,000个架构的性能。
  • 特点:
    • 预定义的架构搜索空间。
    • 通过查询获得模型在 CIFAR-10 上的训练结果。
    • 大大减少了 NAS 任务中的计算开销。
  • 应用: 用于架构搜索算法的效率对比。
  • 网址: NAS-Bench-101

2. NAS-Bench-201

  • 简介: NAS-Bench-201 是 NAS-Bench-101 的扩展版,提供了一个更灵活的搜索空间和多任务的性能数据。该数据集支持 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet-16-120 三个数据集。
  • 特点:
    • 更紧凑的搜索空间,适合更广泛的 NAS 研究。
    • 提供了架构在不同数据集上的完整训练和验证性能。
  • 应用: 可用于 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 任务中的架构搜索对比。
  • 网址: NAS-Bench-201

3. NAS-Bench-301

  • 简介: NAS-Bench-301 提供了一个模拟 NAS-Bench-201 的复杂版本,专为 DARTS(微型架构搜索)设计。它包含了 DARTS 搜索空间中的架构,并且通过预测器模型来估算性能。
  • 特点:
    • 预测器估算模型性能,减少实际训练所需的时间。
    • 提供了DARTS的搜索空间。
  • 应用: 用于优化微型架构搜索方法的研究。
  • 网址: NAS-Bench-301

4. NAS-Bench-Macro

  • 简介: NAS-Bench-Macro 专注于宏观结构搜索。与其他 NAS 数据集不同,它允许在更大的模型空间中探索大型架构的设计。
  • 特点:
    • 提供了更复杂的宏观搜索空间。
    • 针对 CIFAR-10 的模型评估。
  • 应用: 研究大型深度神经网络的设计与搜索。
  • 网址: NAS-Bench-Macro

5. NAS-Bench-NLP

  • 简介: NAS-Bench-NLP 是一个针对自然语言处理任务的基准数据集,旨在搜索用于文本分类的神经网络架构。它是第一个面向 NLP 任务的 NAS 基准。
  • 特点:
    • 专门为自然语言处理任务设计的搜索空间。
    • 预定义的架构和性能数据,可用于快速评估。
  • 应用: 研究 NLP 领域的架构搜索。
  • 网址: NAS-Bench-NLP

6. TransNAS-Bench-101

  • 简介: TransNAS-Bench-101 是一个多任务 NAS 基准数据集,涵盖视觉任务中的图像分类、目标检测、图像分割等多种任务。它使用不同的任务类型生成搜索空间并提供性能评估。
  • 特点:
    • 涵盖多任务(例如图像分类、目标检测、图像分割等)。
    • 提供了跨任务的架构搜索性能评估。
  • 应用: 多任务学习中的架构搜索和迁移学习研究。
  • 网址: TransNAS-Bench-101

7. FBNet/NAS-Bench-360

  • 简介: NAS-Bench-360 是 Facebook 提出的一个基准测试集,包含了用于多种任务的架构和性能数据。该数据集涵盖了各种复杂的现实任务,如图像、语音、文本等。
  • 特点:
    • 跨越多个领域的任务。
    • 面向生产环境的真实数据。
  • 应用: 在多个任务领域中测试架构搜索性能。
  • 网址: NAS-Bench-360

这些基准数据集允许研究人员快速测试和比较 NAS 算法的性能,从而加快架构搜索过程,同时为不同任务提供统一的评价标准。

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