論文の概要: GeNAS: Neural Architecture Search with Better Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08611v2
• Date: Thu, 18 May 2023 08:24:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 10:47:10.665082
• Title: GeNAS: Neural Architecture Search with Better Generalization
• Title（参考訳）: GeNAS: より一般化されたニューラルアーキテクチャ検索
• Authors: Joonhyun Jeong, Joonsang Yu, Geondo Park, Dongyoon Han, YoungJoon Yoo
• Abstract要約: 最近のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)アプローチは、対象データに対して優れたネットワークを見つけるために、検証損失または精度に依存している。 そこで本研究では,より一般化した探索型アーキテクチャのためのニューラルアーキテクチャ探索手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.92869716323226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Architecture Search (NAS) aims to automatically excavate the optimal network architecture with superior test performance. Recent neural architecture search (NAS) approaches rely on validation loss or accuracy to find the superior network for the target data. In this paper, we investigate a new neural architecture search measure for excavating architectures with better generalization. We demonstrate that the flatness of the loss surface can be a promising proxy for predicting the generalization capability of neural network architectures. We evaluate our proposed method on various search spaces, showing similar or even better performance compared to the state-of-the-art NAS methods. Notably, the resultant architecture found by flatness measure generalizes robustly to various shifts in data distribution (e.g. ImageNet-V2,-A,-O), as well as various tasks such as object detection and semantic segmentation. Code is available at https://github.com/clovaai/GeNAS.
• Abstract（参考訳）: Neural Architecture Search (NAS)は、最適なネットワークアーキテクチャを優れたテスト性能で自動的に発掘することを目的としている。 最近のneural architecture search(nas)アプローチは、ターゲットデータに対して優れたネットワークを見つけるために検証損失や精度に依存する。 そこで本研究では,より一般化した探索型アーキテクチャのためのニューラルアーキテクチャ探索手法について検討する。 損失面の平坦性はニューラルネットワークアーキテクチャの一般化能力を予測するための有望なプロキシであることを示す。 提案手法を様々な検索空間で評価し,最先端のnas法と同等あるいはそれ以上の性能を示した。 特に、フラットネス測度によって見出される結果的アーキテクチャは、オブジェクト検出やセマンティクスセグメンテーションのような様々なタスクと同様に、データ分散の様々なシフト(例: imagenet-v2,-a,-o)にロバストに一般化する。 コードはhttps://github.com/clovaai/GeNASで入手できる。

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