論文の概要: POPNASv3: a Pareto-Optimal Neural Architecture Search Solution for Image and Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06735v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 17:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:17:58.886834
• Title: POPNASv3: a Pareto-Optimal Neural Architecture Search Solution for Image and Time Series Classification
• Title（参考訳）: POPNASv3:画像および時系列分類のためのパレート最適ニューラルネットワーク探索ソリューション
• Authors: Andrea Falanti, Eugenio Lomurno, Danilo Ardagna and Matteo Matteucci
• Abstract要約: 本稿では、異なるハードウェア環境と複数の分類タスクを対象とした逐次モデルベースNASアルゴリズムの第3版について述べる。 提案手法は,異なるタスクに適応するフレキシブルな構造とデータ処理パイプラインを維持しながら,大規模な検索空間内で競合するアーキテクチャを見つけることができる。 画像と時系列の分類データセットで実施された実験は、POPNASv3が多種多様な演算子を探索し、異なるシナリオで提供されるデータの種類に適した最適なアーキテクチャに収束できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.190723030003804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The automated machine learning (AutoML) field has become increasingly relevant in recent years. These algorithms can develop models without the need for expert knowledge, facilitating the application of machine learning techniques in the industry. Neural Architecture Search (NAS) exploits deep learning techniques to autonomously produce neural network architectures whose results rival the state-of-the-art models hand-crafted by AI experts. However, this approach requires significant computational resources and hardware investments, making it less appealing for real-usage applications. This article presents the third version of Pareto-Optimal Progressive Neural Architecture Search (POPNASv3), a new sequential model-based optimization NAS algorithm targeting different hardware environments and multiple classification tasks. Our method is able to find competitive architectures within large search spaces, while keeping a flexible structure and data processing pipeline to adapt to different tasks. The algorithm employs Pareto optimality to reduce the number of architectures sampled during the search, drastically improving the time efficiency without loss in accuracy. The experiments performed on images and time series classification datasets provide evidence that POPNASv3 can explore a large set of assorted operators and converge to optimal architectures suited for the type of data provided under different scenarios.
• Abstract（参考訳）: 自動化機械学習(automl)分野は近年ますます重要になっている。 これらのアルゴリズムは、専門家の知識を必要とせずにモデルを開発することができ、業界における機械学習技術の適用を促進する。 ニューラルネットワーク探索(NAS)は、AI専門家が手作りした最先端のモデルに匹敵するニューラルネットワークアーキテクチャを自律的に生成するためのディープラーニング技術を活用する。 しかし、このアプローチには重要な計算資源とハードウェア投資が必要であり、実際のアプリケーションでは魅力が低下する。 本稿では,pareto-optimal progressive neural architecture search(popnasv3)の第3版について述べる。 本手法は,様々なタスクに適応できる柔軟な構造とデータ処理パイプラインを維持しつつ,大きな検索空間内で競合するアーキテクチャを見つけることができる。 このアルゴリズムは、探索中にサンプリングされたアーキテクチャの数を減らし、精度を損なうことなく時間効率を大幅に改善する。 画像と時系列分類データセットで実施された実験は、POPNASv3が膨大な数の演算子を探索し、異なるシナリオで提供されるデータの種類に適した最適なアーキテクチャに収束できることを示す。

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