論文の概要: ADWPNAS: Architecture-Driven Weight Prediction for Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01335v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 05:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 21:50:51.527406
• Title: ADWPNAS: Architecture-Driven Weight Prediction for Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: adwpnas: ニューラルアーキテクチャ探索のためのアーキテクチャ駆動重量予測
• Authors: XuZhang, ChenjunZhou, BoGu
• Abstract要約: ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)のためのアーキテクチャ駆動重み予測(ADWP)手法を提案する。 提案手法では,まずアーキテクチャ集約型検索空間を設計し,次にアーキテクチャパラメータをエンコードすることでハイパーネットワークワークを訓練する。 結果は、CIFAR-10上で1つの探索手順を4.0GPU時間で完了することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.458169480971417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to discover and evaluate the true strength of models quickly and accurately is one of the key challenges in Neural Architecture Search (NAS). To cope with this problem, we propose an Architecture-Driven Weight Prediction (ADWP) approach for neural architecture search (NAS). In our approach, we first design an architecture-intensive search space and then train a HyperNetwork by inputting stochastic encoding architecture parameters. In the trained HyperNetwork, weights of convolution kernels can be well predicted for neural architectures in the search space. Consequently, the target architectures can be evaluated efficiently without any finetuning, thus enabling us to search fortheoptimalarchitectureinthespaceofgeneralnetworks (macro-search). Through real experiments, we evaluate the performance of the models discovered by the proposed AD-WPNAS and results show that one search procedure can be completed in 4.0 GPU hours on CIFAR-10. Moreover, the discovered model obtains a test error of 2.41% with only 1.52M parameters which is superior to the best existing models.
• Abstract（参考訳）: モデルの真の強みを迅速かつ正確に発見し評価する方法は、neural architecture search(nas)の重要な課題の1つだ。 この問題に対処するために,ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)のためのアーキテクチャ駆動重み予測(ADWP)アプローチを提案する。 提案手法では,まずアーキテクチャ集約型検索空間を設計し,次に確率的符号化アーキテクチャパラメータを入力してHyperNetworkを訓練する。 訓練されたハイパーネットワークでは、畳み込み核の重み付けは探索空間のニューラルネットワークに対してよく予測できる。 その結果、ターゲットアーキテクチャは微調整なしで効率よく評価できるため、macro-search (macro-search) の探索が可能となる。 実実験により,提案するad-wpnasによるモデルの性能評価を行い,cifar-10では4.0gpu時間で1つの探索手続きを完了できることを示した。 さらに,既存のモデルよりも優れたパラメータが1.52Mしかない場合,2.41%の試験誤差が得られた。

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