論文の概要: Task-Aware Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13962v3
• Date: Mon, 15 Mar 2021 22:02:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 11:11:58.274397
• Title: Task-Aware Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: タスクアウェアニューラルアーキテクチャ探索
• Authors: Cat P. Le, Mohammadreza Soltani, Robert Ravier, Vahid Tarokh
• Abstract要約: 本稿では,ベースタスクのモデル辞書と対象タスクと辞書の原子との類似性を利用して,ニューラルアーキテクチャ探索のための新しいフレームワークを提案する。 勾配に基づく探索アルゴリズムを導入することにより、ネットワークを完全に訓練することなく、検索空間の最良のアーキテクチャを評価し、発見することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.11791812491669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The design of handcrafted neural networks requires a lot of time and resources. Recent techniques in Neural Architecture Search (NAS) have proven to be competitive or better than traditional handcrafted design, although they require domain knowledge and have generally used limited search spaces. In this paper, we propose a novel framework for neural architecture search, utilizing a dictionary of models of base tasks and the similarity between the target task and the atoms of the dictionary; hence, generating an adaptive search space based on the base models of the dictionary. By introducing a gradient-based search algorithm, we can evaluate and discover the best architecture in the search space without fully training the networks. The experimental results show the efficacy of our proposed task-aware approach.
• Abstract（参考訳）: 手作りニューラルネットワークの設計には多くの時間とリソースが必要です。 最近のニューラル・アーキテクチャ・サーチ(nas)の技術は、従来の手作りデザインよりも競争力があるか優れていることが証明されている。 本稿では, ベースタスクのモデル辞書と, 対象タスクと辞書の原子との類似性を利用して, ベースモデルに基づく適応探索空間を生成する, ニューラルアーキテクチャ探索のための新しいフレームワークを提案する。 勾配に基づく探索アルゴリズムを導入することにより、ネットワークを完全に訓練することなく、検索空間の最良のアーキテクチャを評価し、発見することができる。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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