旷视投稿

旷视Base Model组发表于CVPR 2021上的一篇NAS工作，与Performance-based NAS不同，从模型收敛角度预测子结构的真实性能，进一步得出超网训练和模型评估均能label-free。论文的Camera版本以及对应代码均已开源。
下面是中科院计算所同学的精彩解读，不仅有对论文内容的理解还有对NAS community 的相关展望，欢迎感兴趣的同学投稿。
#学习路径#
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牛牛不会牛泪：看你想提升什么，代码能力太宽泛了，是想提升算法能力还是工程能力? 工程能力做项目找实习，算法也分数据结构算法题和深度学习之类算法
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