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一、简介
FLAML（A Fast and Lightweight AutoML Library），是由微软主推的一个全新的高效轻量级自动化机器学习框架。
- 论文 arXiv 地址 | FLAML: A Fast and Lightweight AutoML Library
- FLAML Github项目地址 | A Fast Library for Automated Machine Learning & Tuning
大数据人工智能的飞速发展激发了自动化机器学习 (AutoML) 的快速且经济的软件解决方案：给定训练数据集和误差度量，使用低计算成本来搜索学习器和超参数选择，并在短时间内生成优化误差度量的模型。
通过对给定的训练数据进行不同配置的试验，研究了如何使用较低的计算成本来自动选择特定训练数据集的学习器和超参数以及错误度量。调查了多种因素对实验成本和模型误差的共同影响，并提出了一些设计指南。遵循它们，构建了一个快速且轻量级的库 FLAML，该库针对查找准确模型的低计算资源进行了优化。FLAML 将几种简单但有效的搜索策略集成到一个
automl之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略(代码片段)
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《autodl论文解读：基于强化学习的开创性工作》
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cvpr2020论文分方向整理之检测篇（代码/论文解读/136篇打包下载）
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微软出品！flaml：一款可以自动化机器学习过程的神器！(代码片段)
机器学习是我们使用一组算法解决来解决生活中问题的过程。创建机器学习模型很容易，但选择在泛化和性能方面都最适合的模型是一项艰巨的任务。有多种机器学习算法可用于回归和分类，可根据我们要解决的问题来... 查看详情
automl工具之hypergbm介绍(代码片段)
HyperGBM介绍本文章主要是对autoML开源框架HyperGBM的一个介绍。文章目录HyperGBM介绍一、关于HyperGBM二、功能特性总览二、如何安装HyperGBM三、HyperGBM入门样例1.准备数据集2.创建实验并进行训练3.保存模型4.评价模型四、HyperGBM基础应... 查看详情
论文解读——《asimpleframeworkforcontrastivelearningofvisualrepresentations》
...h,MohammadNorouzi,GeoffreyHinton2介绍 本文主要介绍 SimCLR框架。 定义： SimCLR：一个简单的视觉表示对比学习框架，不仅比以前的工作更出色，而且也 查看详情
automl之nas
前言autoML最近非常火热，在调参、特征选择等方面都有了不少的进展，与其同时，在深度网络日益复杂化的今天，如何为任务设计合适的网络结构成了每位炼丹工程师的日常，而在缺乏先验知识的情况下，... 查看详情
osdi2022roller论文解读(代码片段)
今天来阅读一下最近OSDI放出的微软的Roller这篇论文，题目为：《Roller:FastandEfficientTensorCompilationforDeepLearning》论文链接：https://www.usenix.org/conference/osdi22/presentation/zhu代码链接：https://github 查看详情
跨域图像的衡量新方式stylerelevance：论文解读和代码实战
...量跨域生成的指标一直是一个难题。今天和读者一起学习微软2020年CVPROral论文，解读用Stylerelevance衡量方法和代码实战。目录论文解读主要贡献方法详解Cross-domaincorrespondenceNetwork跨域通信网络 查看详情
目标检测论文解读复现之八：基于yolov5s的滑雪人员检测研究
...困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 查看详情
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点云深度压缩算法解读系列之：pcgcv1
...文和代码的分析、解读，针对使用者的不同深度学习框架的需求，提供不同框架下 查看详情
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[论文翻译与解读]hackingblind
文章目录HackingBlind摘要/Abstract1引言/Introduction2缓冲区溢出简史/BriefHistoryofBufferOverflows3ROP介绍/ROPTUTORIAL4当前的缓冲区溢出/BUFFEROVERFLOWSTODAY5BROP环境/BROPENVIRONMENT6攻击框架/ATTACKOUTLINE7栈读取：ASLR解随机化/STACKREA 查看详情
论文解读：（transe）translatingembeddingsformodelingmulti-relationaldata
论文解读：（TransE）TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData 表示学习是深度学习的基石，正式表示学习才能让深度学习可以自由的挖掘更深层次的特征。自wordembedding（词嵌入表示）的提出，一种对结构化信息的三元组的表... 查看详情