論文の概要: Neural Architecture Performance Prediction Using Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10024v1
- Date: Mon, 19 Oct 2020 09:33:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 22:25:56.099144
- Title: Neural Architecture Performance Prediction Using Graph Neural Networks
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークを用いたニューラルネットワークの性能予測
- Authors: Jovita Lukasik, David Friede, Heiner Stuckenschmidt, Margret Keuper
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワーク性能予測のための代理モデルを提案する。
構造不明アーキテクチャのニューラルネットワーク性能予測におけるこの代理モデルの有効性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.224223176258334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In computer vision research, the process of automating architecture
engineering, Neural Architecture Search (NAS), has gained substantial interest.
Due to the high computational costs, most recent approaches to NAS as well as
the few available benchmarks only provide limited search spaces. In this paper
we propose a surrogate model for neural architecture performance prediction
built upon Graph Neural Networks (GNN). We demonstrate the effectiveness of
this surrogate model on neural architecture performance prediction for
structurally unknown architectures (i.e. zero shot prediction) by evaluating
the GNN on several experiments on the NAS-Bench-101 dataset.
- Abstract(参考訳): コンピュータビジョン研究では、アーキテクチャ工学の自動化プロセスであるneural architecture search (nas) が大きな関心を集めている。
計算コストが高いため、NASへの最近のアプローチや利用可能な数少ないベンチマークは限られた検索スペースしか提供していない。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワークの性能予測のための代理モデルを提案する。
NAS-Bench-101データセット上のいくつかの実験において、GNNを評価することにより、構造不明なアーキテクチャ(すなわちゼロショット予測)のニューラルネットワーク性能予測におけるこの代理モデルの有効性を実証する。
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