論文の概要: Network Graph Based Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07805v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 00:12:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 04:09:43.531044
• Title: Network Graph Based Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: ネットワークグラフに基づくニューラルアーキテクチャ探索
• Authors: Zhenhan Huang, Chunheng Jiang, Pin-Yu Chen and Jianxi Gao
• Abstract要約: 我々は、対応するグラフを書き換えてニューラルネットワークを探索し、グラフ特性によるアーキテクチャ性能の予測を行う。 グラフ空間全体にわたって機械学習を行わないため、探索プロセスは極めて効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.78724765340237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural architecture search enables automation of architecture design. Despite its success, it is computationally costly and does not provide an insight on how to design a desirable architecture. Here we propose a new way of searching neural network where we search neural architecture by rewiring the corresponding graph and predict the architecture performance by graph properties. Because we do not perform machine learning over the entire graph space and use predicted architecture performance to search architecture, the searching process is remarkably efficient. We find graph based search can give a reasonably good prediction of desirable architecture. In addition, we find graph properties that are effective to predict architecture performance. Our work proposes a new way of searching neural architecture and provides insights on neural architecture design.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアーキテクチャサーチはアーキテクチャ設計の自動化を可能にする。 その成功にもかかわらず、計算コストが高く、望ましいアーキテクチャの設計方法に関する洞察を与えていない。 本稿では,対応するグラフを書き換えてニューラルネットワークを探索し,グラフ特性によるアーキテクチャ性能の予測を行う,新しいニューラルネットワーク探索手法を提案する。 グラフ空間全体にわたって機械学習を実行せず、予測アーキテクチャ性能を用いてアーキテクチャを探索するため、探索プロセスは極めて効率的である。 グラフベースの検索は望ましいアーキテクチャを合理的に予測できると考えている。 さらに、アーキテクチャのパフォーマンスを予測するのに効果的なグラフプロパティも見つけます。 本研究は,ニューラルアーキテクチャを探索する新しい手法を提案し,ニューラルアーキテクチャの設計に関する洞察を提供する。

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