論文の概要: Unchain the Search Space with Hierarchical Differentiable Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04028v2
• Date: Tue, 12 Jan 2021 04:00:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 14:39:33.818299
• Title: Unchain the Search Space with Hierarchical Differentiable Architecture Search
• Title（参考訳）: 階層的微分可能なアーキテクチャ探索による検索空間のアンチェーン
• Authors: Guanting Liu, Yujie Zhong, Sheng Guo, Matthew R. Scott, Weilin Huang
• Abstract要約: dasベースの手法は主に繰り返し可能な細胞構造を探索することに集中し、それを複数の段階に順次積み重ねてネットワークを形成する。 細胞レベルでもステージレベルでもアーキテクチャ検索を行う階層的微分可能なアーキテクチャ検索(H-DAS)を提案する。 ステージレベルの探索では,各ステージ内の細胞数やセル間の接続など,ステージのアーキテクチャを体系的に研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.32368267716705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentiable architecture search (DAS) has made great progress in searching for high-performance architectures with reduced computational cost. However, DAS-based methods mainly focus on searching for a repeatable cell structure, which is then stacked sequentially in multiple stages to form the networks. This configuration significantly reduces the search space, and ignores the importance of connections between the cells. To overcome this limitation, in this paper, we propose a Hierarchical Differentiable Architecture Search (H-DAS) that performs architecture search both at the cell level and at the stage level. Specifically, the cell-level search space is relaxed so that the networks can learn stage-specific cell structures. For the stage-level search, we systematically study the architectures of stages, including the number of cells in each stage and the connections between the cells. Based on insightful observations, we design several search rules and losses, and mange to search for better stage-level architectures. Such hierarchical search space greatly improves the performance of the networks without introducing expensive search cost. Extensive experiments on CIFAR10 and ImageNet demonstrate the effectiveness of the proposed H-DAS. Moreover, the searched stage-level architectures can be combined with the cell structures searched by existing DAS methods to further boost the performance. Code is available at: https://github.com/MalongTech/research-HDAS
• Abstract（参考訳）: 微分可能なアーキテクチャサーチ (DAS) は計算コストを削減した高性能アーキテクチャの探索に大きく進歩している。 しかし、DASベースの手法は主に繰り返し可能なセル構造を探索することに集中しており、複数のステージに順次積み重ねてネットワークを形成する。 この構成は検索空間を大幅に減らし、細胞間の接続の重要性を無視する。 本稿では,この制限を克服するために,セルレベルとステージレベルの両方でアーキテクチャ検索を行う階層的微分可能アーキテクチャ探索(h-das)を提案する。 具体的には、ネットワークがステージ固有の細胞構造を学習できるように、細胞レベルの検索空間を緩和する。 ステージレベルの探索では,各ステージ内の細胞数やセル間の接続など,ステージのアーキテクチャを体系的に研究する。 洞察に富んだ観察に基づいて,いくつかの探索ルールと損失をデザインし,より優れたステージレベルのアーキテクチャを探索する。 このような階層的検索空間は、高価な検索コストを伴わずにネットワークの性能を大幅に向上させる。 CIFAR10とImageNetの大規模な実験により,提案したH-DASの有効性が示された。 さらに、探索されたステージレベルのアーキテクチャは、既存のDAS法で探索されたセル構造と組み合わせることで、パフォーマンスをさらに向上させることができる。 コードは、https://github.com/MalongTech/research-HDASで入手できる。

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