論文の概要: Exploring Complicated Search Spaces with Interleaving-Free Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02488v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 06:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 15:00:00.988401
• Title: Exploring Complicated Search Spaces with Interleaving-Free Sampling
• Title（参考訳）: インターリービングフリーサンプリングによる複雑な検索空間の探索
• Authors: Yunjie Tian, Lingxi Xie, Jiemin Fang, Jianbin Jiao, Qixiang Ye, Qi Tian
• Abstract要約: 本稿では,長距離接続を伴う複雑な検索空間上に探索アルゴリズムを構築する。 我々はtextbfIF-NAS という単純なアルゴリズムを提案し、異なるサブネットワークを構築するために周期的なサンプリング戦略を実行する。 提案した探索空間において、IF-NASはランダムサンプリングと従来の重み付け検索のアルゴリズムを有意差で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.07551427957362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existing neural architecture search algorithms are mostly working on search spaces with short-distance connections. We argue that such designs, though safe and stable, obstacles the search algorithms from exploring more complicated scenarios. In this paper, we build the search algorithm upon a complicated search space with long-distance connections, and show that existing weight-sharing search algorithms mostly fail due to the existence of \textbf{interleaved connections}. Based on the observation, we present a simple yet effective algorithm named \textbf{IF-NAS}, where we perform a periodic sampling strategy to construct different sub-networks during the search procedure, avoiding the interleaved connections to emerge in any of them. In the proposed search space, IF-NAS outperform both random sampling and previous weight-sharing search algorithms by a significant margin. IF-NAS also generalizes to the micro cell-based spaces which are much easier. Our research emphasizes the importance of macro structure and we look forward to further efforts along this direction.
• Abstract（参考訳）: 既存のニューラルネットワーク検索アルゴリズムは、主に近距離接続のある検索空間に取り組んでいる。 このような設計は安全かつ安定ではあるが、検索アルゴリズムがより複雑なシナリオを探索することを妨げていると主張する。 本稿では, 長距離接続を持つ複雑な検索空間上に探索アルゴリズムを構築し, 既存の重み付け検索アルゴリズムは, 主に \textbf{interleaved Connect} の存在により失敗することを示す。 そこで我々は,探索処理中に異なるサブネットワークを構築するための定期的なサンプリング戦略を実行し,各サブネットワークにインターリーブされた接続が出現しないようにする,簡単なアルゴリズムである「textbf{IF-NAS}」を提案する。 提案した探索空間において、IF-NASはランダムサンプリングと以前の重み付け検索のアルゴリズムを有意差で上回っている。 IF-NASは、より容易にマイクロセルベースの空間に一般化する。 本研究はマクロ構造の重要性を強調し,今後の方向性を期待する。

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