Architecture Search
Methodology는 연구나 문제 해결에 사용되는 체계적인 방법과 절차를 의미합니다. 이는 과학적이고 표준화된 프로세스를 통해 연구의 정확성과 신뢰성을 보장함으로써, 문제 해결의 효율성과 품질을 높이는 것을 목표로 합니다. 다양한 분야에서 Methodology의 적용 가치는 특히 두드러지며, 연구자들이 연구 방향을 명확히 하는 데 도움을 주는 동시에 프로젝트 실행을 위한 표준화된 운영 가이드를 제공하여 학제 간 협력과 결과 공유를 촉진합니다.
CIFAR-10
NAT-M4
CIFAR-10 Image Classification
EEEA-Net-C (b=5)+ CO
CIFAR-100
NAT-M4
CINIC-10
NAT-M4
DTD
NAT-M4
FGVC Aircraft
NAT-M4
Food-101
Balanced Mixture
ImageNet
DeepMAD-50M
LIDC-IDRI
NASLung (ours)
MNIST
NAS-Bench-101
FireFly
NAS-Bench-201
Improved FireFly Algorithme
NAS-Bench-201, CIFAR-10
DiNAS
NAS-Bench-201, CIFAR-100
IS-DARTS
NAS-Bench-201, ImageNet-16-120
CR-LSO
NAS-Bench-301
DiNAS
NATS-Bench Size, CIFAR-10
BossNAS
NATS-Bench Size, CIFAR-100
NATS-Bench Size, ImageNet16-120
NATS-Bench Topology, CIFAR-10
NATS-Bench Topology, CIFAR-100
NATS-Bench Topology, ImageNet16-120
GreenMachine-1
Oxford 102 Flowers
NAT-M4
Oxford-IIIT Pet Dataset
NAT-M4
Stanford Cars
NAT-M4
STL-10
NAT-M4