小米 AI 实验室论文

被计算机视觉顶会接收


2020年7月3日,小米 AI 实验室纯自主自研的 AutoML 论文由计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2020 接收。


论文题目为 Fair DARTS: Eliminating Unfair Advantages in Differentiable Architecture Search (FairDARTS:消除不公平优势的可微分神经网络搜索),作者为初祥祥、周天宝、张勃等人。


该论文深入研究了可微分神经网络搜索的两大现有缺陷:跳接连接聚集带来的性能崩塌、生成单个模型时存在的离散化偏差。


基于对跳接连接聚集的原因分析,文章提出了在公平条件下的可微分搜索,让每个操作的结构参数优化相互独立,从而使得跳接连接的聚集不再影响其他操作的优化,进而避免了性能崩塌。


针对第二个问题,文章提出新型的损失函数以缩小离散化偏差。该方法搜索得到的模型在公开数据集 CIFAR-10 和 ImageNet 上均取得了业界领先的结果。


该论文已被包括 ICML 2020 顶会论文 S-DARTS(加州大学洛杉矶分校)、NIPS 2020 投稿论文PR-DARTS(Salesforce Research)、C-DARTS(微软亚研院)、KDD20 顶会论文 AutoST(京东数科、香港科技大学)作为主要方法引用,在业界产生了重要影响。





小米助学

筑爱江城


7月9日,为帮助受到疫情影响的贫困学子,小米再次向武汉市慈善总会捐赠投入800万元,开展“小米助学·筑爱江城”公益助学行动,以此贡献出我们的一份力量。





小爱同学

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