​轻量级和可扩展的 TensorFlow AutoML 框架 AdaNet

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2018-10-31
局长

谷歌开源的 AdaNet 是一个轻量级的基于 TensorFlow 的框架,可以在最少的专家干预下自动学习高质量的模型。

AdaNet 使用了 AdaNet 算法用于训练和部署自适应神经网络 [Cortes et al. ICML 2017]。AdaNet 结合了多个经过训练的子网,以降低设计有效神经网络所固有的复杂性。

AdaNet提供以下特征:

  • Estimator API,可轻松训练、评估和服务 AdaNet 模型

  • 学习在 TensorFlow 中集成用户定义的子网

  • 用于在单个 train() 调用中搜索子网架构和参数的接口

  • 关于 CPU 和 GPU 的分布式训练(我们正在开发 TPU 支持)

  • 一流的 TensorBoard integration

  • 提供理论学习

按照官方的说法,AdaNet 以最近的强化学习和基于进化的 AutoML 研究为基础,在提供学习保证的同时实现了快速、灵活。更重要的是,AdaNet 提供了一个通用框架,不仅可以学习神经网络架构,还可以学习集成,以获得更好的模型。

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