整个搜索空间太大，只能人工设计。那么数据、经验、算力足够多了的情况下，可以用强化学习的方法搜索模型空间么？
现在有人这么干过么？
有这方面的文章或应用么？
有啊，AutoDL啊
我印象中PaddleX里面就用了PARL，以及飞桨万能不更新的AutoDL库：https://github.com/paddlepaddle/AutoDL
AutoDL: AutoDL is an efficient automated neural architecture design method. It designs quality customized neural architecture via reinforcement learning.
也可以到github上搜一下autodl，资料不少的
万年不更新，打错了（满满怨念）/狗头
没听过~~咳咳，求科普
Python2.7 ...
有这种东西的话调参是不是方便很多
本来就是啊，AutoDL这个领域的目标就是要尽可能把调参也省了……（不给活路）哈哈哈
https://github.com/paddlepaddle/AutoDL 也是PARL的用户
这么一提醒，想起来了，原来还在帖子里聊过autodl
了解不够深入啊
还搜到了项目 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122279
就是1.7.2版本的
不过我估计是记错了，刚看了下PaddleX里面没有Parl
炼丹师表示强烈谴责，浑水摸鱼的日子到头了
应该是有的，不过比较少
听说强化学习基于的网络模型是可以搜索其参数的，难道还可以用强化学习方法自动优化模型的参数搜索吗
这个比较有趣，学习
会不会跟for循环类似遍历可能的解？
杯具啊杯具
现在有人这么干过么？
有这方面的文章或应用么？
有啊，AutoDL啊
我印象中PaddleX里面就用了PARL，以及飞桨万能不更新的AutoDL库：https://github.com/paddlepaddle/AutoDL
AutoDL: AutoDL is an efficient automated neural architecture design method. It designs quality customized neural architecture via reinforcement learning.
也可以到github上搜一下autodl，资料不少的
万年不更新，打错了（满满怨念）/狗头
没听过~~咳咳，求科普
Python2.7 ...
有这种东西的话调参是不是方便很多
本来就是啊，AutoDL这个领域的目标就是要尽可能把调参也省了……（不给活路）哈哈哈
https://github.com/paddlepaddle/AutoDL 也是PARL的用户
这么一提醒，想起来了，原来还在帖子里聊过autodl
了解不够深入啊
还搜到了项目 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122279
就是1.7.2版本的
不过我估计是记错了，刚看了下PaddleX里面没有Parl
炼丹师表示强烈谴责，浑水摸鱼的日子到头了
应该是有的，不过比较少
听说强化学习基于的网络模型是可以搜索其参数的，难道还可以用强化学习方法自动优化模型的参数搜索吗
这个比较有趣，学习
会不会跟for循环类似遍历可能的解？
杯具啊杯具