维加 Vega ver1.2.0发布: 功能增强: 细粒度的网络搜索空间:可以自由定义网络搜索空间,并且提供了丰富的网络体系结构参数以供在搜索空间中使用。可以同时搜索网络架构参数和模型训练超参数,并将搜索空间应用于Pytorch,TensorFlow和MindSpore。 新算法: :基于层次图的神经体系结构搜索空间 社区贡献者: , , , , , , , , , 。 介绍 Vega是由诺亚方舟实验室开发的AutoML算法工具链,主要功能如下: 全面的管道功能:AutoML功能涵盖关键功能,例如超参数优化,数据增强,网络体系结构搜索(NAS),模型压缩和全面培训。这些功能高度分离,可以根据需要进行配置,以构建完整的管道。 业界领先的AutoML算法:提供诺亚方舟实验室自行开发的和以下载最新的(SOTA)模型。 细粒度的网络搜索空间:可以自由定义网络搜索空间,并且提供