谷歌开源的 AdaNet 是一个轻量级的基于 TensorFlow 的框架，可以在最少的专家干预下自动学习高质量的模型。
AdaNet 使用了 AdaNet 算法用于训练和部署自适应神经网络 [Cortes et al. ICML 2017]。AdaNet 结合了多个经过训练的子网，以降低设计有效神经网络所固有的复杂性。
AdaNet提供以下特征：
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Estimator API，可轻松训练、评估和服务 AdaNet 模型
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学习在 TensorFlow 中集成用户定义的子网
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用于在单个 train() 调用中搜索子网架构和参数的接口
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关于 CPU 和 GPU 的分布式训练（我们正在开发 TPU 支持）
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一流的 TensorBoard integration
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提供理论学习
按照官方的说法，AdaNet 以最近的强化学习和基于进化的 AutoML 研究为基础，在提供学习保证的同时实现了快速、灵活。更重要的是，AdaNet 提供了一个通用框架，不仅可以学习神经网络架构，还可以学习集成，以获得更好的模型。