首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如果均匀成本搜索是最优的,那么为什么我们需要深度A*搜索

均匀成本搜索(Uniform Cost Search)是一种图搜索算法,它在搜索过程中考虑了路径的成本,并尝试找到一条成本最小的路径。然而,即使均匀成本搜索是最优的,我们仍然需要深度A搜索(Depth-First A Search)来解决一些特定的问题。

深度A搜索是一种启发式搜索算法,它结合了深度优先搜索和A搜索的特点。A搜索算法通过使用启发函数来估计从当前节点到目标节点的成本,并选择具有最小估计成本的节点进行扩展。深度A搜索在进行深度优先搜索的同时,使用启发函数来指导搜索方向,以期望更快地找到最优解。

尽管均匀成本搜索是最优的,但它可能会在搜索空间中扩展大量的节点,尤其是在图中存在大量成本相等的路径时。这会导致搜索时间较长,尤其是在资源受限的情况下。而深度A*搜索通过使用启发函数来引导搜索,可以更加聚焦地搜索具有更高潜在成本的路径,从而减少搜索空间的扩展,提高搜索效率。

需要注意的是,深度A*搜索并不是在所有情况下都比均匀成本搜索更优。它适用于那些具有启发信息的问题,即可以通过启发函数估计路径成本的问题。对于没有明确启发信息的问题,均匀成本搜索可能仍然是更合适的选择。

总结起来,尽管均匀成本搜索是最优的,但深度A*搜索在某些具有启发信息的问题上可以提供更高的搜索效率。选择使用哪种搜索算法取决于具体的问题和搜索需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据搜索新战场,我们为什么需要向量数据库?

以下,我们从基本模型角度出发,具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛数据搜索场景,并对向量搜索基本模型进行介绍。...那么上面三个文本对应向量大概长这个样子: 如果一个查询请求是: Q:"偷袭" and "不讲武德" 这个查询请求也会被映射到同样向量空间中。...如我们所熟知倒排索引作用于上式条件(2),这类似一个剪枝过程:如果一个必要关键字没有出现,那么该文本与查询语句相似度为0。...在用户业务中,我们观察到越来越多搜索场景都需要解决好上述两个问题,除了上面提到视频推荐,还包括药物筛选、人脸识别、辅助设计、商品推荐等。...如果将映射函数内置于搜索引擎,就意味着搜索引擎在设计上需要考虑各类非结构化数据具体语义。这一点所引发系统复杂性增长,几乎致命

29220

数据搜索新战场,我们为什么需要向量数据库?

以下,我们从基本模型角度出发,具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛数据搜索场景,并对向量搜索基本模型进行介绍。 ?...那么上面三个文本对应向量大概长这个样子: ? 如果一个查询请求是: Q:"偷袭" and "不讲武德" 这个查询请求也会被映射到同样向量空间中。其对应向量为: ? “距离”度量方式为: ?...如我们所熟知倒排索引作用于上式条件(2),这类似一个剪枝过程:如果一个必要关键字没有出现,那么该文本与查询语句相似度为0。...在用户业务中,我们观察到越来越多搜索场景都需要解决好上述两个问题,除了上面提到视频推荐,还包括药物筛选、人脸识别、辅助设计、商品推荐等。...如果将映射函数内置于搜索引擎,就意味着搜索引擎在设计上需要考虑各类非结构化数据具体语义。这一点所引发系统复杂性增长,几乎致命

1.3K10

EfficientNet解析:卷积神经网络模型规模化反思

(e)提出了以固定比例均匀缩放三维空间复合缩放方法。 Depth Scaling (d): 按深度扩展网络最常见缩放方式。深度可以通过添加/删除图层来放大或缩小。...但为什么深度缩放呢?直觉告诉我们,更深层次网络可以捕获更丰富、更复杂特性,并能很好地概括新任务。 很好。那么,让我们把网络扩展到1000层?...如果我们有资源和机会改进这个任务,我们不介意添加额外层。 说起来容易做起来难!理论上,随着层数增加,网络性能应该会提高,但实际上并没有随之提高。消失梯度我们深入研究时最常见问题之一。...现在我们有了基本网络,我们可以为缩放参数寻找最优值。如果你回顾一下方程,你很快就会意识到,我们一共有四个参数搜索:α,β,γ,ϕ。...为了缩小搜索空间,降低搜索操作成本,可以分两步完成对这些参数搜索。 修复ϕ= 1,假设有两个或更多资源,做一个小网格搜索α,β,γ。

1.1K30

介绍高维超参数调整 - 优化ML模型最佳实践

如果你一直在努力调整机器学习模型(ML)性能,那么你读这篇文章算是找对了地方。 超参调整针对问题如何为一个学习算法找到最优参数集合。 通常,选出这些值过程是非常耗时。...甚至最简单算法像线性回归算法,找到超参最优解集也是困难。当涉及到深度学习算法,这件事会变得更艰难。...对于每次组合,我们训练和评估一个不同模型。 最后,我们保留一个只有最小泛化误差模型。 ? 网络搜索主要问题一个指数时间算法。它成本是随着参数数量增加而呈指数增长。...换句话说,如果我们需要优化p个参数并且每个带有v个值,那它执行时间O(vᵖ) time。 同时,网格搜索在超参空间并不是如我们所想有效。 在看一看上面的代码。...现在,看看如果我们对所有参数同时进行随机抽样候选值会发生什么。在这种情况下,我们实际上正在为每个参数探索九个不同值。 (举例) 如果您不相信,那么假设我们正在优化三个超参数。

75230

旷视AutoML首次曝光!孙剑、危夷晨团队最新力作,效果超谷歌

论文作者之一、旷视上海研究院负责人危夷晨表示,深度学习是非常通用技术,但在实际落地时会面临在不同行业、不同场景、不同计算设备上寻找最优算法和工程实现问题。...自动神经网络搜索用“计算换智能”新范式,可以极大地加速我们产品及解决方案在各行业落地。...但是存在两个问题: 第一,超网络权重深度耦合。目前尚不清楚为什么特定结构复用权重(inherited weights)依然有效。 第二,联合优化导致了模型参数和超网络权重进一步耦合。...在等式 (5) 中,模型搜索成功关键在于,在验证集中,使用复用权重 (没有额外微调)任意子结构精度高度可信。正如等式 (1) 理想情况,需要权重 近似最优权重 。...具体实验结果如表 6 所示: 表 6:混合精度量化搜索结果 搜索成本分析 搜索成本在 NAS 中一件要紧事。

51310

选择超参数

大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行时间和存储成本,有些超参数会影响学习到模型质量以及在新输入上推断正确结果能力。...自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法需要,但它们往往需要更高计算成本。1、手动调整超参数手动设置超参数,我们必须了解超参数、训练误差、泛化误差和计算资源(内存和运行时间)之间关系。...例如,权重衰减系数最下零。这意味着,如果权重衰减系数为零时模型欠拟合,那么我们将无法通过修改权重衰减系数探索过拟合区域。换言之,有些超参数只能较少模型容量。学习率可能最重要超参数。...例如,假设我们在集合 上网格搜索超参数 。如果我们找到最佳值1,那么说明我们低估了最优值 所在范围,应该改变搜索格点,例如在集合 中搜索。...如果最佳值0,那么我们不妨通过细化搜索范围以改进估计,在集合 上进行网格搜索

1.9K10

深度学习中神经网络权重为什么要被 随机 初始化?

1 前言 初始值选取非常重要,不恰当初始值可能最后导致模型不能收敛。深度学习参数训练也不例外,通常它们会被 "随机" 初始化。可是,为什么要这么做呢?...因为我们搜索空间结构一无所知,所以,为了消除搜索过程偏好性,我们从一个随机位置开始。 随着搜索空间逐渐打开,我们可能面临一个风险:陷于不想要到达搜索区域(局部最优)。...这个搜索过程,有一个新鲜称谓叫做学习(深度学习),最近与同事聊天,有人说玩概念,换一个新名词,大家就觉得这是最近几年出现一项新技术,真的这样吗? 6 为什么不将权重都置0?...特别地,隐含层上节点需要有不同权重,这样才能训练时会得到更新。这被称为训练期间打破对称性。 7 何时初始化为相同权重? 如果每次都将权重置为随机值,它可能不利于我们做网络模型配置评估。...(随机均匀分布tensor)。

3K21

旷视提出One-Shot模型搜索框架新变体

这一方法在大型数据集 ImageNet 上取得了当前最优结果。 引言 深度学习终结了手工设计特征时代,同时解决了权重优化问题。...但是存在两个问题: 第一,超网络权重深度耦合。目前尚不清楚为什么特定结构复用权重(inherited weights)依然有效。第二,联合优化导致了模型参数和超网络权重进一步耦合。...为减少超网络权重耦合,旷视研究院提出一个单路径超网络,在每次迭代训练中只有单路径结构被激活。训练中不需要任何超参数来指导子结构选择,采用均匀采样方式,平等对待所有子结构。...在等式 (5) 中,模型搜索成功关键在于,在验证集中,使用复用权重 ? (没有额外微调)任意子结构精度高度可信。正如等式 (1) 理想情况,需要权重 ? 近似最优权重 ? 。...表 6:混合精度量化搜索结果 搜索成本分析 搜索成本在 NAS 中一件要紧事。本文给出了与先前方法 [4] [26] 一些对比结果,如表 7 所示: ?

54730

旷视孙剑团队提出AutoML神经架构搜索新方法:单路径One-Shot,更精确更省时

这一方法在大型数据集 ImageNet 上取得了当前最优结果。 简介 深度学习终结了手工设计特征时代,同时解决了权重优化问题。...但是存在两个问题: 第一,超网络权重深度耦合。目前尚不清楚为什么特定结构复用权重(inherited weights)依然有效。 第二,联合优化导致了模型参数和超网络权重进一步耦合。...为减少超网络权重耦合,旷视研究院提出一个单路径超网络,在每次迭代训练中只有单路径结构被激活。训练中不需要任何超参数来指导子结构选择,采用均匀采样方式,平等对待所有子结构。...在等式 (5) 中,模型搜索成功关键在于,在验证集中,使用复用权重 (没有额外微调)任意子结构精度高度可信。正如等式 (1) 理想情况,需要权重 近似最优权重 。...△ 表 6:混合精度量化搜索结果 搜索成本分析 搜索成本在 NAS 中一件要紧事。本文给出了与先前方法 [4] [26] 一些对比结果,如表 7 所示: ? △ 表 7:搜索成本 传送门 ?

70730

业界 | 旷视提出 One-Shot 模型搜索框架新变体

这一方法在大型数据集 ImageNet 上取得了当前最优结果。 引言 深度学习终结了手工设计特征时代,同时解决了权重优化问题。...但是存在两个问题: 第一,超网络权重深度耦合。目前尚不清楚为什么特定结构复用权重(inherited weights)依然有效。第二,联合优化导致了模型参数和超网络权重进一步耦合。...为减少超网络权重耦合,旷视研究院提出一个单路径超网络,在每次迭代训练中只有单路径结构被激活。训练中不需要任何超参数来指导子结构选择,采用均匀采样方式,平等对待所有子结构。...在等式 (5) 中,模型搜索成功关键在于,在验证集中,使用复用权重 ? (没有额外微调)任意子结构精度高度可信。正如等式 (1) 理想情况,需要权重 ? 近似最优权重 ? 。...表 6:混合精度量化搜索结果 搜索成本分析 搜索成本在 NAS 中一件要紧事。本文给出了与先前方法 [4] [26] 一些对比结果,如表 7 所示: ? 表 7:搜索成本 ?

46510

开发丨如何训练深度神经网络?老司机 15 点建议

fan_in 上一层大小, 而 fan_out 下一层。 5. 学习率 这或许是最重要超参数之一,调节着学习过程。如果学习率设置得太小,你模型很可能需要 n 年来收敛。...超参数调参:扔掉网格搜索,拥抱随机搜索 网格搜索(Grid Search )在经典机器学习中十分普遍。但它在寻找 DNN 最优超参数方面一点也不高效。...超参数组合通常在期望范围之内、从均匀分布中被选择出来。加入之前获得知识来进一步缩小搜寻空间,也是有可能(比如,学习率不应该太大也不应该太小)。大家发现,随机搜索比网格搜索高效地多。 7....如今计算设备有非常可观运算能力,随机学习很可能会浪费其中一大部分。如果我们能计算矩阵相乘,那么为什么要限制自己,重复单个矢量组之间乘法呢?...你也不需要写自己微分代码——在非常复杂模型上这相当费劲(但若需要,你应该有能力去做)。 Tensorflow还提供了分布式计算支持——如果土豪的话。

80780

论文|可用于实时应用启发式搜索

然而,如果我们允许启发式评估内部点,且支出函数单调函数,那么本质上剪枝可行如果支出函数f(n)不会递减到初始状态,那么它就是单调函数。...在相同数量计算时,它效果比两倍搜索范围效果还好。例如,如果计算源允许在移动时检测上百万点,那么β压迫算法可以搜索深度为18移动,而α剪枝算法允许搜索将近两倍深度(40步移动)。...最优解决方法长度使用IDA*进行计算需要几周CPU时间去解决上百原始状态。 曲线大体形状肯定了最初假设增加搜索范围限制能减少解决运算成本。...如果决定质量能随着搜索深度而增加,那为什么解决方法质量会如此飘忽不定?其中一个原因当犯错几率增加时,就整体解决成本而言,个别错误代价就会变高。...最理想方法在候选方案之中实施更深度二次搜索,直到连接崩坏。然而,这一二次搜索也有深度限制。如果二次搜索达到了深度限制,而连接没有崩坏,虚拟连接会在较低成本下解体。 8.

1.2K70

SysML 2019论文解读:推理优化

MetaFlow 搜索算法 图替代难点在于在搜索空间中找到最优图。原因搜索空间可能非常大,因此穷举搜索空间中所有图不可行。...MetaFlow 搜索算法设计目的就是为替代在大搜索空间中有效找到经过优化图(但不必是最优)。 成本函数 与任何优化一样,首先必须定义一个成本。...这使得成本计算更容易,因为如果我们已经测量并保存了带有特定参数算子执行时间,我们就可以为图中其它部分具有同样参数同样算子使用该执行时间。...回溯搜索 这篇论文提出了一种回溯搜索方法,用于寻找一个成本模型下最优计算图。算法 1 给出了其伪代码。 ? 可以看到,所有的潜在图都排列成一个全局优先级队列,并且按照它们成本以递增顺序移出队列。...总结与结语 这篇论文介绍了宽松化图替代,能实现已有深度学习框架(使用贪婪方法)中未实现复杂图优化探索。宽松化图替代在数学形式上被构建成了一个基于成本搜索算法,其涉及到一个或多个指标。

95730

深度学习】后ResNet时代顶流EfficientNet

那么如何同时对这三个维度进行平衡可以得到限制条件下最佳网络架构呢,之前方法基本上都是对这三个维度其中一个或者其中两个进行调参,通过实验来确定最佳网络结构,显然这种手工得到最佳很可能局部最优,于是...问题定义 首先将网络架构搜索定义成一个复合模型缩放优化问题,需要同时得到最优width、depth和resolution。...问题定义完成后,就需要设计NAS搜索必需三个东西:搜索空间、搜索策略和性能评估策略。 搜索空间 EfficientNet最小搜索单元使用MBConv,整个网络架构搜索空间和MnasNet相同。...浅层深度可分离卷积导致训练速度变慢。虽然深度可分离卷积比起普通卷积有更小参数量和FLOPS,但是深度可分离卷积需要保存中间变量比普通卷积多,大量时间花费在读写数据上,导致训练速度变慢。...最终实验结果,训练速度上大幅度超过之前网络架构,并且精度进一步提升。 ? 几个问题 深度可分离卷积为什么会导致速度变慢?

1.7K41

CVPR 2021 | AttentiveNAS:通过注意力采样改善神经架构搜索

尽管均匀抽样广泛应用是为了简化,但它不考虑模型性能帕累托前沿,而帕累托前沿搜索过程中主要关注点,因此错过了进一步提高模型精度机会。在这项工作中,我们建议关注于采样网络,以提高性能帕累托。...然而,网络规模和计算成本快速增长给将DNNs引入边缘设备带来了很大挑战。设计精确而高效网络一个重要而具有挑战性问题。 神经结构搜索(NAS)为高效神经网络设计提供了一个强大自动化工具。...现有的方法通常使用均匀抽样策略,对概率相等所有网络进行抽样。尽管有很好结果被证明,但是均匀采样策略使得训练阶段和搜索阶段独立。...一个子网络由输入分辨率、通道宽度、深度、内核大小和扩展比一组选择来指定。...下一步搜索可产生最佳性能和资源折中DNN,如下所示: 这里 在第1阶段学习最佳权重共享参数。由于不需要重新训练或微调,因此该阶段总体搜索成本通常很低。

1.3K20

CNN超参数优化和可视化技巧详解

为什么用卷积神经网络? 首先,我们想要计算机具有什么能力呢? 当我们看到一只猫跳上窗台或在沙发上睡觉时,我们潜意识会认出它是一只猫。...超参数调整 在深度神经网络中,调整超参数组合并非易事,因为训练深层神经网络十分耗时,且需要配置多个参数。 接下来,我们简单列举几个影响CNN网络关键超参数。...隐含层数目和单元数 增加隐含层数目以加深网络深度,会在一定程度上改善网络性能,但是当测试错误率不再下降时,就需要寻求其他改良方法。增加隐含层数目也带来一个问题,即提高了训练该网络计算成本。...手动调整超参数十分费时也不切实际。接下来介绍两种搜索最优超参数常用方法。 网格搜索和随机搜索 网格搜索通过穷举法列出不同参数组合,确定性能最优结构。...随机搜索从具有特定分布参数空间中抽取出一定数量候选组合。 网格搜索方法也需要制定策略,在初始阶段最好先确定各超参数值大概范围。可以先尝试在较小迭代次数或较小规模训练集上进行大步幅网格搜索

2.1K40

为什么我们一定要用随机权重初始化神经网络

阅读这篇文章后,你会知道: 对于具有挑战性问题非确定性和随机算法必要性。 在随机优化算法中初始化和搜索期间使用随机性。 随机梯度下降随机优化算法,需要随机初始化网络权重。 让我们开始吧。 ?...陷入困境并返回不太好解决方案被称为陷入局部最优。在搜索过程中随机初始化和随机性一起使用。 如果我们搜索找到任何解决方案视为临时或候选,并且搜索过程可以多次执行,它们可以更好地协同工作。...如果我们搜索过程中最大化了得分,我们可以将空间中“小山丘”视为局部最优,将最大山丘视为全局最优。 神经网络中随机初始化 我们通常使用被称为随机梯度下降随机优化算法训练人工神经网络。...发现次优解或者说局部最优解被称为早熟收敛(premature convergence)。 用于深度学习模型训练算法通常需要迭代,因此需要用户指定开始迭代一些初始点。...如果具有相同激活功能两个隐藏单元连接到相同输入,则这些单元必须具有不同初始参数。如果它们具有相同初始参数,那么应用于确定性损失和型的确定性学习算法将以相同方式不断更新这两个单元。

1.6K30

第二章 3.1-3.2 超参数搜索技巧

3.1 调试处理 需要调节参数 级别一: 学习率最重要需要调节参数 级别二: Momentum 参数 0.9 个很好默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效...在参数较少时候,此方法的确很实用,但是对于参数较多深度学习领域,我们常做随机选择点.这个方法是因为对于你要解决问题而言,你很难提前知道那个超参数最重要. ? 这个问题,我们可以这样来理解....假设超参数一指学习率 ,超参数二 Adam 算法中 ,在这种情况下,我们知道 很重要,但是 取值却无关紧要,如果你在网格中取点,接着你试验了 5 个取值,那你会发现无论...比如你在二维例子中,你进行了取值,也许你会发现效果更好某个点,也许这个点周围其他一些点效果也很好,那么接下来你需要放大这块小区域,然后在其中更密集随机取值,聚集更多资源,在这个红色方格中进行搜索...超参数学习率 假设你要搜索学习率范围在 0.0001 ~ 1 范围中 如果使用随机均匀取值(即数字出现在 0.0001 ~ 1 范围内概率相等,出现概率均匀) 那么使用上述方法,90%数值会落在

75520

单CPU处理1s视频仅需37ms、GPU仅需10ms,谷歌提出TVN视频架构

现有的解决方案计算成本高昂,最快速算法需要在强大 GPU 上运行才能处理超过 0.5 秒视频片段。...图 2:TVN 和主流 (2+1)D 视频理解模型在 Moments-in-Time (MiT) 数据集上运行时和模型准确率对比情况。 之前方法为什么那么慢?...其主要原因在于,视频内容量大,需要更多处理,而架构搜索时间密集过程,因此将架构搜索应用于视频领域需要费很大功夫,且在很多情况下计算成本高昂。...Tiny Video Network 为什么那么高效? 谷歌这项研究解决了上文提到两个问题,他们提出新方法能够输出实时视频架构,从而实现高效搜索,无需过多计算资源。...此外,搜索空间设计好后,其他超参数无法调整,如学习率或损失缩放因子。 在实验部分我们可以看到,进化算法发现了非常高效、准确架构。

41720

单CPU处理1s视频仅需37ms、GPU仅需10ms,谷歌提出TVN视频架构

现有的解决方案计算成本高昂,最快速算法需要在强大 GPU 上运行才能处理超过 0.5 秒视频片段。...图 2:TVN 和主流 (2+1)D 视频理解模型在 Moments-in-Time (MiT) 数据集上运行时和模型准确率对比情况。 之前方法为什么那么慢?...其主要原因在于,视频内容量大,需要更多处理,而架构搜索时间密集过程,因此将架构搜索应用于视频领域需要费很大功夫,且在很多情况下计算成本高昂。...Tiny Video Network 为什么那么高效? 谷歌这项研究解决了上文提到两个问题,他们提出新方法能够输出实时视频架构,从而实现高效搜索,无需过多计算资源。...此外,搜索空间设计好后,其他超参数无法调整,如学习率或损失缩放因子。 在实验部分我们可以看到,进化算法发现了非常高效、准确架构。

49900
领券