論文の概要: Accelerating Multi-Objective Neural Architecture Search by Random-Weight Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05242v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 06:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 12:01:56.064980
• Title: Accelerating Multi-Objective Neural Architecture Search by Random-Weight Evaluation
• Title（参考訳）: ランダムウェイト評価による多目的ニューラルアーキテクチャ探索の高速化
• Authors: Shengran Hu, Ran Cheng, Cheng He, Zhichao Lu, Jing Wang, Miao Zhang
• Abstract要約: 我々は,CNNの品質を定量化するために,RWE(Random-Weight Evaluation)と呼ばれる新しい性能評価指標を導入する。 RWEは最後の層のみをトレーニングし、残りの層をランダムに重み付けする。 提案手法は,2つの実世界の探索空間における最先端性能を持つ効率的なモデルの集合を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.44521525130034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For the goal of automated design of high-performance deep convolutional neural networks (CNNs), Neural Architecture Search (NAS) methodology is becoming increasingly important for both academia and industries.Due to the costly stochastic gradient descent (SGD) training of CNNs for performance evaluation, most existing NAS methods are computationally expensive for real-world deployments. To address this issue, we first introduce a new performance estimation metric, named Random-Weight Evaluation (RWE) to quantify the quality of CNNs in a cost-efficient manner. Instead of fully training the entire CNN, the RWE only trains its last layer and leaves the remainders with randomly initialized weights, which results in a single network evaluation in seconds.Second, a complexity metric is adopted for multi-objective NAS to balance the model size and performance. Overall, our proposed method obtains a set of efficient models with state-of-the-art performance in two real-world search spaces. Then the results obtained on the CIFAR-10 dataset are transferred to the ImageNet dataset to validate the practicality of the proposed algorithm. Moreover, ablation studies on NAS-Bench-301 datasets reveal the effectiveness of the proposed RWE in estimating the performance compared with existing methods.
• Abstract（参考訳）: 高性能深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の自動設計の目標として,ニューラルネットワーク探索(nas)手法が学界と産業の両方でますます重要になっている。cnnsのsgd訓練による性能評価により,既存のnas手法のほとんどは実世界の展開に計算コストがかかる。 この問題に対処するために、我々はまずRWE(Random-Weight Evaluation)と呼ばれる新しい性能評価指標を導入し、CNNの品質をコスト効率よく定量化する。 CNN全体を完全トレーニングする代わりに、RWEは最後の層のみをトレーニングし、残りの層をランダムに初期化した重みで残し、結果として1つのネットワーク評価を数秒で行う。 提案手法は,2つの実世界の検索空間において,最先端性能を持つ効率的なモデルセットを得る。 CIFAR-10データセットで得られた結果はImageNetデータセットに転送され、提案アルゴリズムの実用性を検証する。 さらに,nas-bench-301データセットのアブレーション研究により,提案法の有効性が従来の手法と比較して明らかにされた。

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