論文の概要: Continuous Cartesian Genetic Programming based representation for Multi-Objective Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02648v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 07:32:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:30:47.068361
• Title: Continuous Cartesian Genetic Programming based representation for Multi-Objective Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: 多目的ニューラルアーキテクチャ探索のための連続カルテ型遺伝的プログラミングに基づく表現
• Authors: Cosijopii Garcia-Garcia and Alicia Morales-Reyes and Hugo Jair Escalante
• Abstract要約: 我々は、より複雑で高効率な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計するための新しいアプローチを提案する。 我々のアプローチは、ニューラルネットワーク探索(NAS)のためのカルテシアン遺伝的プログラミング(CGP)に基づく実ベースCNNとブロックチェーンCNNの表現を組み合わせたものである。 それらが考慮する探索空間の粒度が異なる2つの変種が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.545742558041583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a novel approach for the challenge of designing less complex yet highly effective convolutional neural networks (CNNs) through the use of cartesian genetic programming (CGP) for neural architecture search (NAS). Our approach combines real-based and block-chained CNNs representations based on CGP for optimization in the continuous domain using multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs). Two variants are introduced that differ in the granularity of the search space they consider. The proposed CGP-NASV1 and CGP-NASV2 algorithms were evaluated using the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) on the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets. The empirical analysis was extended to assess the crossover operator from differential evolution (DE), the multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D) and S metric selection evolutionary multi-objective algorithm (SMS-EMOA) using the same representation. Experimental results demonstrate that our approach is competitive with state-of-the-art proposals in terms of classification performance and model complexity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワーク探索(nas)にカルテジアン遺伝的プログラミング(cgp)を応用し,より複雑で高効率な畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を設計するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は,マルチオブジェクト進化アルゴリズム(MOEA)を用いた連続領域における最適化のために,CGPに基づく実ベースおよびブロックチェーンCNN表現を組み合わせたものである。 彼らが考える探索空間の粒度が異なる2つの変種が導入された。 提案する cgp-nasv1 および cgp-nasv2 アルゴリズムは、cifar-10 および cifar-100 データセット上の非支配的ソート遺伝アルゴリズム ii (nsga-ii) を用いて評価された。 差分進化(DE)、分解(MOEA/D)に基づく多目的進化アルゴリズム、および同じ表現を用いたSメトリック選択多目的進化アルゴリズム(SMS-EMOA)からクロスオーバー演算子を評価するために、実験分析を拡張した。 実験により,本手法は分類性能とモデル複雑性の観点から,最先端の提案と競合することを示した。

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