Auto-Keras 是一個開源的自動機器學(xué)習(xí)庫，由美國德州農(nóng)工大學(xué)（Texas A&M University）助理教授胡俠和他的兩名博士生：金海峰、Qingquan Song提出。Auto-Keras 的終極目標(biāo)是允許所有領(lǐng)域的只需要很少的數(shù)據(jù)科學(xué)或者機器學(xué)習(xí)背景的專家都可以很容易的使用深度學(xué)習(xí)。Auto-Keras 提供了一系列函數(shù)來自動搜索深度學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)和超參數(shù)。

在機器學(xué)習(xí)自動化方面，谷歌的 AutoML 無疑地位穩(wěn)固。AutoML 基于谷歌最新的圖像識別技術(shù)神經(jīng)架構(gòu)搜索（ Neural Architecture Search ，NAS）。NAS 是一種算法，會根據(jù)特定數(shù)據(jù)集搜索最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以在該數(shù)據(jù)集上執(zhí)行特定任務(wù)。AutoML 是一套機器學(xué)習(xí)工具，可以輕松訓(xùn)練高性能深度網(wǎng)絡(luò)，而無需用戶掌握深度學(xué)習(xí)或 AI 知識，所有你需要的只是標(biāo)記數(shù)據(jù)！

但是，他們認(rèn)為Google AutoML三大缺陷：

第一，還得付錢。?

第二，因為在云上，還得配置Docker容器和Kubernetes。

第三，服務(wù)商(Google)保證不了你數(shù)據(jù)安全和隱私。

AutoKeras 基于非常易于使用的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫 Keras，使用 ENAS 的方法。ENAS 是 NAS 的最新版本，因此讓 AutoKeras 具有高效、安裝簡單、參數(shù)可調(diào)、易修改等特點。

AutoKeras架構(gòu)：

安裝：
pip install autokeras

樣例：

import autokeras as ak
clf = ak.ImageClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
results = clf.predict(x_test)

論文下載：

https://arxiv.org/abs/1806.10282

官方網(wǎng)站：

https://autokeras.com/

論文引用：

@online{jin2018efficient,author ? ? ? = {Haifeng Jin and Qingquan Song and Xia Hu},title ? ? ? ?= {Efficient Neural Architecture Search with Network Morphism},date ? ? ? ? = {2018-06-27},year ? ? ? ? = {2018},eprintclass ?= {cs.LG},eprinttype ? = {arXiv},eprint ? ? ? = {cs.LG/1806.10282}, }

---

機器學(xué)習(xí)愛好者qq群：654173748

請關(guān)注和分享本公眾號：

精華文章：

機器學(xué)習(xí)初學(xué)者公眾號下載資源匯總（一）

首發(fā)：深度學(xué)習(xí)入門寶典-《python深度學(xué)習(xí)》原文代碼中文注釋版及電子書

吳恩達老師的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程筆記打印版

吳恩達老師機器學(xué)習(xí)課程個人筆記在線版

DeepLearning.ai深度學(xué)習(xí)課程筆記在線版

機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

科研工作者的神器-zotero論文管理工具

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的新论文推荐：Auto-Keras:自动搜索深度学习模型的网络架构和超参数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。