論文の概要: Pretraining Neural Architecture Search Controllers with Locality-based Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08157v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 06:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 14:02:32.035331
• Title: Pretraining Neural Architecture Search Controllers with Locality-based Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 局所性に基づく自己監督学習によるニューラルネットワーク探索コントローラの事前学習
• Authors: Kwanghee Choi, Minyoung Choe, Hyelee Lee
• Abstract要約: コントローラベースのNASに適用可能なプリトレーニング方式を提案する。 本手法は局所性に基づく自己教師付き分類タスクであり,ネットワークアーキテクチャの構造的類似性を活用し,優れたアーキテクチャ表現を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural architecture search (NAS) has fostered various fields of machine learning. Despite its prominent dedications, many have criticized the intrinsic limitations of high computational cost. We aim to ameliorate this by proposing a pretraining scheme that can be generally applied to controller-based NAS. Our method, locality-based self-supervised classification task, leverages the structural similarity of network architectures to obtain good architecture representations. We incorporate our method into neural architecture optimization (NAO) to analyze the pretrained embeddings and its effectiveness and highlight that adding metric learning loss brings a favorable impact on NAS. Our code is available at \url{https://github.com/Multi-Objective-NAS/self-supervised-nas}.
• Abstract（参考訳）: neural architecture search(nas)は、機械学習のさまざまな分野を育んでいる。 その顕著な献身にもかかわらず、多くは高い計算コストの本質的な制限を批判してきた。 コントローラベースのNASに一般的に適用できるプリトレーニングスキームを提案することで、これを改善することを目指しています。 本手法は局所性に基づく自己教師付き分類タスクであり,ネットワークアーキテクチャの構造的類似性を活用し,優れたアーキテクチャ表現を得る。 この手法をneural architecture optimization(nao)に組み込んで,事前学習した組込みとその有効性を分析し,メトリック学習損失がnasに好影響を与えることを強調する。 コードは \url{https://github.com/Multi-Objective-NAS/self-supervised-nas} で入手できます。

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