Auto-Keras 是一個開源的自動機器學習庫，由美國德州農工大學（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 的終極目標是允許所有領域的只需要很少的數據科學或者機器學習背景的專家都可以很容易的使用深度學習。Auto-Keras 提供了一系列函數來自動搜索深度學習模型的網絡和超參數。

在機器學習自動化方面，谷歌的 AutoML 無疑地位穩固。AutoML 基于谷歌最新的圖像識別技術神經架構搜索（ Neural Architecture Search ，NAS）。NAS 是一種算法，會根據特定數據集搜索最佳神經網絡架構，以在該數據集上執行特定任務。AutoML 是一套機器學習工具，可以輕松訓練高性能深度網絡，而無需用戶掌握深度學習或 AI 知識，所有你需要的只是標記數據！

但是，他們認為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，服務商(Google)保證不了你數據安全和隱私。

AutoKeras 基于非常易于使用的深度學習數據庫 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、參數可調、易修改等特點。

AutoKeras架構：

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}, }

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總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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