对比SOTA方法

虽然表 4 展示了本文方法的优越性，但是由于搜索空间和训练方法的不同，存在不公平对比的可能性。为直接进行对比，本文采用和 Proxyless NAS、FBNet相同的搜索空间，并在同一设置下再训练已搜索的模型，具体对比结果如表 5 所示：

表 5：本文方法与当前 SOTA NAS 方法的对比

混合精度量化搜索

低功率设备部署模型时需要用到量化技术。但是在通道数与位宽之间找到一个权衡不无挑战。对于这些问题，本文方法可迎刃而解。

这里的搜索空间包含上述的通道搜索空间和混合精度量化搜索空间，后者使用一个全新的选择单元搜索权重和特征图的位宽，如图 5 所示。

在超网络训练中，对于每个选择单元，特征位宽和权重位宽是随机采样的。他们在进化步骤中被确定。具体实验结果如表 6 所示：

表 6：混合精度量化搜索的结果

搜索成本分析

搜索成本在 NAS 中是一件要紧的事。本文给出了与先前方法 [4] [26] 的一些对比结果，如表 7 所示：

表 7：搜索成本

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1904.00420

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【2019 新智元 AI 技术峰会精彩回顾】

2019 年 3 月 27 日，新智元再汇 AI 之力，在北京泰富酒店举办 AI 开年盛典 ——2019 新智元 AI 技术峰会。峰会以 “智能云・芯世界 “为主题，聚焦智能云和 AI 芯片的发展，重塑未来 AI 世界格局。

同时，新智元在峰会现场权威发布若干 AI 白皮书，聚焦产业链的创新活跃，评述 AI 独角兽影响力，助力中国在世界级的 AI 竞争中实现超越。

嘉宾精彩演讲：

• 腾讯云副总裁王龙：《解决 AI 技术落地难题，“解耦” 是关键》

• 华为消费者业务首席战略官邵洋：《P30 为什么这么贵还卖的火？除了麒麟芯片，背后还有 “飞轮”》

• 驭势科技创始人兼 CEO 吴甘沙：《无人车驶出寒冬？》

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