論文の概要: Generalization Properties of NAS under Activation and Skip Connection Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07238v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 12:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:04:07.324831
• Title: Generalization Properties of NAS under Activation and Skip Connection Search
• Title（参考訳）: アクティベーションおよびスキップ接続探索によるNASの一般化特性
• Authors: Zhenyu Zhu, Fanghui Liu, Grigorios G Chrysos, Volkan Cevher
• Abstract要約: ニューラルネットワーク探索(NAS)の一般化特性について検討する。 我々は,Tangent (in)finite width regimeの下で,ニューラルカーネルの最小固有値の下(および上)境界を導出する。 得られた結果がNASを誘導してトップパフォーマンスアーキテクチャを選択できるかを実験的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.21582414287523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Architecture Search (NAS) has fostered the automatic discovery of neural architectures, which achieve state-of-the-art accuracy in image recognition. Despite the progress achieved with NAS, so far there is little attention to theoretical guarantees on NAS. In this work, we study the generalization properties of NAS under a unifying framework enabling (deep) layer skip connection search and activation function search. To this end, we derive the lower (and upper) bounds of the minimum eigenvalue of Neural Tangent Kernel under the (in)finite width regime from a search space including mixed activation functions, fully connected, and residual neural networks. Our analysis is non-trivial due to the coupling of various architectures and activation functions under the unifying framework. Then, we leverage the eigenvalue bounds to establish generalization error bounds of NAS in the stochastic gradient descent training. Importantly, we theoretically and experimentally show how the derived results can guide NAS to select the top-performing architectures, even in the case without training, leading to a training-free algorithm based on our theory. Accordingly, our numerical validation shed light on the design of computationally efficient methods for NAS.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、画像認識における最先端の精度を達成するニューラルアーキテクチャの自動発見を促進する。 NASの進歩にもかかわらず、NASに関する理論的保証はほとんど注目されていない。 本研究では,NASの一般化特性について,(深層)接続探索とアクティベーション関数探索を可能にする統一フレームワークを用いて検討する。 この目的のために、(in)finite width regime下の(in)finite width regimeにおける神経接核の最小固有値の下(および上)境界を、混合活性化関数、完全連結ニューラルネットワーク、残留ニューラルネットワークを含む探索空間から導出する。 我々の分析は、統一フレームワークの下で様々なアーキテクチャとアクティベーション関数が結合しているため、非自明である。 次に,固有値境界を利用して確率勾配降下訓練におけるNASの一般化誤差境界を確立する。 重要な点は,本理論に基づくトレーニングフリーなアルゴリズムを実現するために,nasによるトップパフォーマンスアーキテクチャの選択を理論的に実験的に示すことである。 その結果,nasのための計算効率の高い手法の設計に光を当てた。

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