論文の概要: MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Effective and Efficient Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15074v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 06:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 11:04:20.688867
• Title: MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Effective and Efficient Neural Networks
• Title（参考訳）: MGAS: 効率的かつ効率的なニューラルネットワークのためのマルチグラニュラリティアーキテクチャ探索
• Authors: Xiaoyun Liu, Divya Saxena, Jiannong Cao, Yuqing Zhao, Penghui Ruan
• Abstract要約: 微分可能なアーキテクチャサーチ(DAS)はニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)に革命をもたらす 既存のDAS法は、粗粒度操作レベル探索のみを行うか、カーネルレベルおよび重みレベル単位の残りの比率を手作業で定義する。 我々は,多粒度検索空間を包括的かつメモリ効率よく探索することを目的とした統合フレームワークである多粒度アーキテクチャサーチ(MGAS)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.641875933652647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentiable architecture search (DAS) revolutionizes neural architecture search (NAS) with time-efficient automation, transitioning from discrete candidate sampling and evaluation to differentiable super-net optimization and discretization. However, existing DAS methods either only conduct coarse-grained operation-level search or manually define the remaining ratios for fine-grained kernel-level and weight-level units, which fail to simultaneously optimize model size and model performance. Furthermore, these methods compromise search quality to reduce memory consumption. To tackle these issues, we introduce multi-granularity architecture search (MGAS), a unified framework which aims to comprehensively and memory-efficiently explore the multi-granularity search space to discover both effective and efficient neural networks. Specifically, we learn discretization functions specific to each granularity level to adaptively determine the remaining ratios according to the evolving architecture. This ensures an optimal balance among units of different granularity levels for different target model sizes. Considering the memory demands, we break down the super-net optimization and discretization into multiple sub-net stages. Nevertheless, the greedy nature of this approach may introduce bias in the early stages. To compensate for the bias, we propose progressive re-evaluation to allow for re-pruning and regrowing of previous units during subsequent stages. Extensive experiments on CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet demonstrate that MGAS outperforms other state-of-the-art methods in achieving a better trade-off between model performance and model size.
• Abstract（参考訳）: 微分可能なアーキテクチャサーチ(DAS)は、時間効率の自動化によってニューラルネットワークサーチ(NAS)に革命をもたらし、離散的な候補サンプリングと評価から微分可能なスーパーネット最適化と離散化へと移行する。 しかし、既存のDAS法は、粗粒度操作レベル探索のみを行うか、または、モデルサイズとモデル性能を同時に最適化できない粒度カーネルレベルおよび重みレベルユニットの残りの比率を手動で定義する。 さらに、これらの手法は、メモリ消費を減らすために検索品質を損なう。 これらの課題に対処するために,多粒度アーキテクチャ探索(MGAS)を導入した。これは,多粒度検索空間を包括的かつメモリ効率よく探索し,効率的かつ効率的なニューラルネットワークを発見することを目的とした統合フレームワークである。 具体的には,各粒度レベルに特有の離散化関数を学習し,進化するアーキテクチャに応じて残りの比率を適応的に決定する。 これにより、異なる対象モデルサイズに対して、異なる粒度レベルの単位間の最適なバランスが確保される。 メモリ要求を考慮して、スーパーネット最適化と離散化を複数のサブネットステージに分割する。 それでも、このアプローチの強欲な性質は、初期段階に偏見をもたらす可能性がある。 バイアスを補うために, 先行ユニットの再収穫と再成長を可能にするために, 漸進的再評価を提案する。 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNetの大規模な実験により、MGASはモデル性能とモデルサイズとのトレードオフを改善するために、他の最先端の手法よりも優れていることが示された。

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