論文の概要: Pareto-wise Ranking Classifier for Multi-objective Evolutionary Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07582v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 00:01:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 18:16:35.128084
• Title: Pareto-wise Ranking Classifier for Multi-objective Evolutionary Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: 多目的進化型ニューラルアーキテクチャ探索のためのパレートワイド分類器
• Authors: Lianbo Ma, Nan Li, Guo Yu, Xiaoyu Geng, Min Huang and Xingwei Wang
• Abstract要約: 本研究は,多様な設計目的の下で実現可能な深層モデルを見つける方法に焦点を当てる。 オンライン分類器を訓練し、候補と構築された参照アーキテクチャとの優位性関係を予測する。 さまざまな目的や制約の下で、2Mから6Mまでの異なるモデルサイズを持つ多数のニューラルアーキテクチャを見つけます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.454709248397208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the deployment of deep neural models, how to effectively and automatically find feasible deep models under diverse design objectives is fundamental. Most existing neural architecture search (NAS) methods utilize surrogates to predict the detailed performance (e.g., accuracy and model size) of a candidate architecture during the search, which however is complicated and inefficient. In contrast, we aim to learn an efficient Pareto classifier to simplify the search process of NAS by transforming the complex multi-objective NAS task into a simple Pareto-dominance classification task. To this end, we propose a classification-wise Pareto evolution approach for one-shot NAS, where an online classifier is trained to predict the dominance relationship between the candidate and constructed reference architectures, instead of using surrogates to fit the objective functions. The main contribution of this study is to change supernet adaption into a Pareto classifier. Besides, we design two adaptive schemes to select the reference set of architectures for constructing classification boundary and regulate the rate of positive samples over negative ones, respectively. We compare the proposed evolution approach with state-of-the-art approaches on widely-used benchmark datasets, and experimental results indicate that the proposed approach outperforms other approaches and have found a number of neural architectures with different model sizes ranging from 2M to 6M under diverse objectives and constraints.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルモデルのデプロイでは、さまざまな設計目標の下で、効果的かつ自動的に実行可能なディープモデルを見つける方法が基本です。 既存のニューラルネットワーク検索(nas)メソッドの多くは、サーロゲートを使用して、検索中の候補アーキテクチャの詳細なパフォーマンス(精度やモデルサイズなど)を予測するが、複雑で非効率である。 対照的に、複雑な多目的NASタスクを単純なPareto-dominanceタスクに変換することで、NASの探索プロセスを簡素化する効率的なPareto分類器を学習することを目指している。 そこで本研究では,対象関数に適合するサロゲートを使わずに,候補と構築した参照アーキテクチャ間の支配関係を予測するオンライン分類器を訓練した,ワンショットnasのための分類指向パレート進化手法を提案する。 本研究の主な貢献は,スーパーネット適応をパレート分類器に変更することである。 また,2つの適応スキームを設計,分類境界を構築するためのアーキテクチャの参照集合を選定し,それぞれ負のサンプルに対する正のサンプルの割合を規制する。 提案手法を,広く使用されているベンチマークデータセットにおける最先端手法と比較し,提案手法が他の手法よりも優れており,様々な目的や制約の下で,モデルサイズが2mから6mの異なる複数のニューラルアーキテクチャを見出した。

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