論文の概要: Neural Architecture Search on Acoustic Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12825v2
• Date: Wed, 5 Aug 2020 04:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 02:14:28.375270
• Title: Neural Architecture Search on Acoustic Scene Classification
• Title（参考訳）: 音響シーン分類に基づくニューラルアーキテクチャ探索
• Authors: Jixiang Li, Chuming Liang, Bo Zhang, Zhao Wang, Fei Xiang, Xiangxiang Chu
• Abstract要約: 我々はMobileNetV2にインスパイアされた軽量で高性能なベースラインネットワークを提案する。 提案するベースラインに基づいて構築された動的アーキテクチャ空間を探索する。 実験の結果,検索されたネットワークはASCタスクに適していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.529070650030313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks are widely adopted in Acoustic Scene Classification (ASC) tasks, but they generally carry a heavy computational burden. In this work, we propose a lightweight yet high-performing baseline network inspired by MobileNetV2, which replaces square convolutional kernels with unidirectional ones to extract features alternately in temporal and frequency dimensions. Furthermore, we explore a dynamic architecture space built on the basis of the proposed baseline with the recent Neural Architecture Search (NAS) paradigm, which first trains a supernet that incorporates all candidate networks and then applies a well-known evolutionary algorithm NSGA-II to discover more efficient networks with higher accuracy and lower computational cost. Experimental results demonstrate that our searched network is competent in ASC tasks, which achieves 90.3% F1-score on the DCASE2018 task 5 evaluation set, marking a new state-of-the-art performance while saving 25% of FLOPs compared to our baseline network.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは、音響シーン分類(ASC)タスクで広く採用されているが、一般に計算負荷が大きい。 本研究では,2乗畳み込みカーネルを一方向のカーネルに置き換え,時間次元と周波数次元の交互に特徴を抽出する,MobileNetV2にインスパイアされた軽量かつ高性能なベースラインネットワークを提案する。 さらに,提案したベースラインに基づいて構築された動的アーキテクチャ空間を,まずすべての候補ネットワークを組み込んだスーパーネットを訓練し,次によく知られた進化的アルゴリズムNSGA-IIを適用して,より高精度で計算コストの低いネットワークを探索する,最近のニューラルアーキテクチャ探索(NAS)パラダイムを用いて検討する。 実験の結果,検索したネットワークは,DCASE2018タスク5評価セットにおいて90.3%のF1スコアを達成するASCタスクに適しており,ベースラインネットワークに比べて25%のFLOPを節約しつつ,新たな最先端性能を示すことがわかった。

関連論文リスト

• TS-ENAS:Two-Stage Evolution for Cell-based Network Architecture Search [3.267963071384687]
  セルベースネットワークアーキテクチャサーチ(TS-ENAS)のための2段階進化法を提案する。 提案アルゴリズムでは,新たなセルベース検索空間と2段階符号化方式を設計し,セルとニューラルネットワーク構造を表現する。 実験により、TS-ENASは、比較性能でニューラルネットワークアーキテクチャをより効果的に見つけることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T08:02:01Z)
• A General-Purpose Transferable Predictor for Neural Architecture Search [22.883809911265445]
  本稿では,探索空間を横断的に移動可能なニューラルネットワーク探索(NAS)のための汎用ニューラルネットワーク予測器を提案する。 NAS-Bench-101, 201, 301の実験結果から, 提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T17:28:05Z)
• Evolutionary Neural Cascade Search across Supernetworks [68.8204255655161]
  ENCAS - Evolutionary Neural Cascade Searchを紹介する。 ENCASは、複数の事前訓練されたスーパーネットを探索するために使用することができる。 我々は、一般的なコンピュータビジョンベンチマークでEMCASをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T11:06:01Z)
• SAR-NAS: Skeleton-based Action Recognition via Neural Architecture Searching [18.860051578038608]
  スケルトンベースのアクションインスタンスをテンソルにエンコードし、正常細胞と還元細胞という2種類のネットワーク細胞を構築するための一連の操作を定義する。 NTU RGB+DとKinecticsのデータセットに挑戦する実験では、骨格に基づく行動認識のために開発されたネットワークのほとんどは、コンパクトで効率的なものではないことが確認された。 提案手法は,最先端の手法よりも比較や性能の向上が可能な,そのようなコンパクトなネットワークを探索する手法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T03:24:15Z)
• Hierarchical Neural Architecture Search for Deep Stereo Matching [131.94481111956853]
  本稿では, ディープステレオマッチングのための最初のエンドツーエンド階層型NASフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、タスク固有の人間の知識をニューラルアーキテクチャ検索フレームワークに組み込んでいる。 KITTI stereo 2012、2015、Middleburyベンチマークで1位、SceneFlowデータセットで1位にランクインしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T11:57:37Z)
• EagerNet: Early Predictions of Neural Networks for Computationally Efficient Intrusion Detection [2.223733768286313]
  最小限のリソースでネットワーク攻撃を検出するアーキテクチャを提案する。 アーキテクチャはバイナリまたはマルチクラスの分類問題に対処でき、ネットワークの精度を予測速度と交換できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T11:31:37Z)
• FBNetV3: Joint Architecture-Recipe Search using Predictor Pretraining [65.39532971991778]
  サンプル選択とランキングの両方を導くことで、アーキテクチャとトレーニングのレシピを共同でスコアする精度予測器を提案する。 高速な進化的検索をCPU分で実行し、さまざまなリソース制約に対するアーキテクチャと準備のペアを生成します。 FBNetV3は最先端のコンパクトニューラルネットワークのファミリーを構成しており、自動と手動で設計された競合より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T05:20:21Z)
• DC-NAS: Divide-and-Conquer Neural Architecture Search [108.57785531758076]
  本稿では,ディープ・ニューラル・アーキテクチャーを効果的かつ効率的に探索するためのディバイド・アンド・コンカ(DC)手法を提案する。 ImageNetデータセットで75.1%の精度を達成しており、これは同じ検索空間を使った最先端の手法よりも高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T09:02:16Z)
• Binarizing MobileNet via Evolution-based Searching [66.94247681870125]
  そこで本稿では,MobileNet をバイナライズする際の構築と訓練を容易にするための進化的探索手法を提案する。 ワンショットアーキテクチャ検索フレームワークに着想を得て、グループ畳み込みのアイデアを操り、効率的な1ビット畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計する。 我々の目標は、グループ畳み込みの最良の候補を探索することで、小さなが効率的なバイナリニューラルアーキテクチャを考案することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T13:25:51Z)
• Network Adjustment: Channel Search Guided by FLOPs Utilization Ratio [101.84651388520584]
  本稿では,ネットワークの精度をFLOPの関数として考慮した,ネットワーク調整という新しいフレームワークを提案する。 標準画像分類データセットと幅広いベースネットワークの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:51:00Z)
• Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search [35.61441231491448]
  ディープニューラルネットワークは多くのコンピュータビジョンタスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成する。 ほとんどの最新技術(SOTA)セマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出アプローチは、バックボーンとしてイメージ分類用に設計されたニューラルネットワークアーキテクチャを再利用する。 しかし、大きな課題の1つは、画像Netによる検索空間表現の事前トレーニングが膨大な計算コストを発生させることである。 本稿では、シードネットワークのアーキテクチャとパラメータの両方を適応できる高速ニューラルネットワーク適応(FNA)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-08T13:45:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。