論文の概要: Towards a Robust Differentiable Architecture Search under Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12197v1
• Date: Sat, 23 Oct 2021 11:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 14:39:01.867056
• Title: Towards a Robust Differentiable Architecture Search under Label Noise
• Title（参考訳）: ラベル雑音下でのロバストな微分可能なアーキテクチャ探索に向けて
• Authors: Christian Simon, Piotr Koniusz, Lars Petersson, Yan Han, Mehrtash Harandi
• Abstract要約: バニラNASアルゴリズムは, クラスラベルがうるさい場合, 性能損失に悩まされることを示す。 実験により, ノイズ注入操作がNASアルゴリズムの性能を低下させないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.86506257979988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Architecture Search (NAS) is the game changer in designing robust neural architectures. Architectures designed by NAS outperform or compete with the best manual network designs in terms of accuracy, size, memory footprint and FLOPs. That said, previous studies focus on developing NAS algorithms for clean high quality data, a restrictive and somewhat unrealistic assumption. In this paper, focusing on the differentiable NAS algorithms, we show that vanilla NAS algorithms suffer from a performance loss if class labels are noisy. To combat this issue, we make use of the principle of information bottleneck as a regularizer. This leads us to develop a noise injecting operation that is included during the learning process, preventing the network from learning from noisy samples. Our empirical evaluations show that the noise injecting operation does not degrade the performance of the NAS algorithm if the data is indeed clean. In contrast, if the data is noisy, the architecture learned by our algorithm comfortably outperforms algorithms specifically equipped with sophisticated mechanisms to learn in the presence of label noise. In contrast to many algorithms designed to work in the presence of noisy labels, prior knowledge about the properties of the noise and its characteristics are not required for our algorithm.
• Abstract（参考訳）: Neural Architecture Search (NAS)は、堅牢なニューラルアーキテクチャを設計するゲームチェンジャーである。 NASによって設計されたアーキテクチャは、精度、サイズ、メモリフットプリント、FLOPの点で、最高の手動ネットワーク設計よりも優れるか、競合する。 とはいえ、これまでの研究では、高品質なデータをきれいにするためのNASアルゴリズムの開発に重点を置いていた。 本稿では、微分可能なNASアルゴリズムに着目し、クラスラベルがうるさい場合、バニラNASアルゴリズムが性能損失に悩まされることを示す。 この問題に対処するために,我々は情報ボトルネックの原理をレギュラライザとして利用する。 これにより、学習過程に含まれるノイズ注入操作を開発し、ノイズサンプルからネットワークを学習するのを防ぐことができる。 実験結果から, ノイズ注入動作は, データがクリーンであればnasアルゴリズムの性能を低下させることはないことがわかった。 対照的に、データにノイズがある場合、我々のアルゴリズムが学習したアーキテクチャは、ラベルノイズの存在下で学習するための高度なメカニズムを備えたアルゴリズムよりも快適に優れている。 ノイズラベルの存在下で機能するように設計された多くのアルゴリズムとは対照的に,ノイズの性質とその特性に関する事前知識は,アルゴリズムに必要ではない。

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