UniNet：高性能混合视觉架构搜索的新方法

UniNet：结合卷积、Transformer和MLP的高性能混合视觉架构搜索 UniNet 是一种新的统一架构的搜索方法，旨在结合卷积、Transformer 和 MLP，形成高性能的混合视觉架构。该方法包含两个关键的设计：一是使用统一的形式非常不同的可搜索的运营商建模，以减小搜索空间的大小和成本；二是提出上下文感知的下采样模块（DSM），以减轻不同类型的运营商之间的差距。 UniNet 的搜索算法基于强化学习，能够充分探索操作符的最佳组合。实验结果表明，UniNet 比以前的 ConvNets 和 Transformer 具有更高的准确性和效率。 知识点1：混合视觉架构的重要性 UniNet 的出现是为了解决当前视觉任务中存在的挑战，即如何有效地结合卷积、Transformer 和 MLP 形成高性能的混合视觉架构。混合视觉架构可以结合不同类型的运营商，以提高视觉任务的准确性和效率。 知识点2：可学习的组合卷积 UniNet 的搜索算法基于可学习的组合卷积，能够自动地搜索和组合不同的运营商，以形成高性能的混合视觉架构。这使得 UniNet 能够超越传统的 ConvNets 和 Transformer。 知识点3：统一架构的搜索方法 UniNet 的统一架构的搜索方法可以减小搜索空间的大小和成本，提高搜索效率。这使得 UniNet 能够快速地搜索和组合不同的运营商，以形成高性能的混合视觉架构。 知识点4：上下文感知的下采样模块（DSM） UniNet 的 DSM 能够减轻不同类型的运营商之间的差距，提高视觉任务的准确性和效率。DSM 的出现是为了解决当前视觉任务中存在的挑战，即如何减轻不同类型的运营商之间的差距。 知识点5：基于强化学习的搜索算法 UniNet 的搜索算法基于强化学习，可以充分探索操作符的最佳组合。这使得 UniNet 能够搜索和组合不同的运营商，以形成高性能的混合视觉架构。 知识点6：高性能的混合架构 UniNet 的实验结果表明， UniNet 比以前的 ConvNets 和 Transformer 具有更高的准确性和效率。这使得 UniNet 成为当前视觉任务中的一种高性能的混合视觉架构。 知识点7：深度学习架构和神经架构搜索 UniNet 的出现是为了解决当前深度学习架构和神经架构搜索中的挑战，即如何有效地结合卷积、Transformer 和 MLP 形成高性能的混合视觉架构。 UniNet 的搜索算法基于强化学习，能够充分探索操作符的最佳组合，以形成高性能的混合视觉架构。