論文の概要: Resource-Constrained Neural Architecture Search on Tabular Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07615v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 19:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 06:37:13.367118
• Title: Resource-Constrained Neural Architecture Search on Tabular Datasets
• Title（参考訳）: 語彙データセットを用いた資源制約型ニューラルアーキテクチャ探索
• Authors: Chengrun Yang, Gabriel Bender, Hanxiao Liu, Pieter-Jan Kindermans, Madeleine Udell, Yifeng Lu, Quoc Le, Da Huang
• Abstract要約: 与えられた機械学習問題に対する最良のニューラルネットワークは、データセットの複雑さと構造を含む多くの要因に依存する。 従来のNASアルゴリズムでは、リソース制約を直接強化学習報酬に組み込んでいる。 これらの課題に対処する新しい強化学習コントローラを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.765317261872504
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The best neural architecture for a given machine learning problem depends on many factors: not only the complexity and structure of the dataset, but also on resource constraints including latency, compute, energy consumption, etc. Neural architecture search (NAS) for tabular datasets is an important but under-explored problem. Previous NAS algorithms designed for image search spaces incorporate resource constraints directly into the reinforcement learning rewards. In this paper, we argue that search spaces for tabular NAS pose considerable challenges for these existing reward-shaping methods, and propose a new reinforcement learning (RL) controller to address these challenges. Motivated by rejection sampling, when we sample candidate architectures during a search, we immediately discard any architecture that violates our resource constraints. We use a Monte-Carlo-based correction to our RL policy gradient update to account for this extra filtering step. Results on several tabular datasets show TabNAS, the proposed approach, efficiently finds high-quality models that satisfy the given resource constraints.
• Abstract（参考訳）: 特定の機械学習問題に対する最良のニューラルネットワークは、データセットの複雑さと構造だけでなく、レイテンシ、計算、エネルギー消費などのリソース制約にも依存する。 グラフデータセットに対するニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は重要だが未探索の課題である。 画像検索空間用に設計された従来のNASアルゴリズムは、強化学習報酬に直接リソース制約を組み込む。 本稿では,これらの既存の報酬形成手法において,表型NASの探索空間が大きな課題となることを論じ,これらの課題に対処する新たな強化学習(RL)コントローラを提案する。 拒否サンプリングに動機付けられ、検索中に候補アーキテクチャをサンプリングすると、リソース制約に違反するアーキテクチャを即座に破棄します。 この余分なフィルタリングステップを考慮するために、rlポリシーグラデーションのアップデートにモンテカルロベースの補正を使用します。 いくつかの表型データセットの結果,提案手法であるtabnaは,与えられたリソース制約を満たす高品質なモデルを効率的に発見する。

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