論文の概要: SWAP-NAS: sample-wise activation patterns for ultra-fast NAS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04161v4
• Date: Sat, 4 May 2024 18:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 23:16:28.589279
• Title: SWAP-NAS: sample-wise activation patterns for ultra-fast NAS
• Title（参考訳）: SWAP-NAS:超高速NASのための試料ワイドアクティベーションパターン
• Authors: Yameng Peng, Andy Song, Haytham M. Fayek, Vic Ciesielski, Xiaojun Chang,
• Abstract要約: トレーニング不要のメトリクスは、リソース集約型ニューラルネットワークトレーニングを避けるために広く使用されている。 我々は,新しい高性能トレーニングフリーメトリックであるSWAP-ScoreとSample-Wise Activation Patternsを提案する。 SWAP-Scoreは,様々な検索空間やタスクの接地構造と強く相関している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.041289296298565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Training-free metrics (a.k.a. zero-cost proxies) are widely used to avoid resource-intensive neural network training, especially in Neural Architecture Search (NAS). Recent studies show that existing training-free metrics have several limitations, such as limited correlation and poor generalisation across different search spaces and tasks. Hence, we propose Sample-Wise Activation Patterns and its derivative, SWAP-Score, a novel high-performance training-free metric. It measures the expressivity of networks over a batch of input samples. The SWAP-Score is strongly correlated with ground-truth performance across various search spaces and tasks, outperforming 15 existing training-free metrics on NAS-Bench-101/201/301 and TransNAS-Bench-101. The SWAP-Score can be further enhanced by regularisation, which leads to even higher correlations in cell-based search space and enables model size control during the search. For example, Spearman's rank correlation coefficient between regularised SWAP-Score and CIFAR-100 validation accuracies on NAS-Bench-201 networks is 0.90, significantly higher than 0.80 from the second-best metric, NWOT. When integrated with an evolutionary algorithm for NAS, our SWAP-NAS achieves competitive performance on CIFAR-10 and ImageNet in approximately 6 minutes and 9 minutes of GPU time respectively.
• Abstract（参考訳）: トレーニングフリーなメトリクス(すなわちゼロコストプロキシ)は、特にニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)において、リソース集約型ニューラルネットワークトレーニングを避けるために広く使用されている。 近年の研究では、既存のトレーニングフリーメトリクスには、相関の限定や、異なる検索空間やタスク間の一般化の欠如など、いくつかの制限があることが示された。 そこで本研究では,Sample-Wise Activation Patternsとその派生品であるSWAP-Scoreを提案する。 入力サンプルのバッチ上でのネットワークの表現性を測定する。 SWAPスコアは,NAS-Bench-101/201/301 と TransNAS-Bench-101 において,既存のトレーニング不要の指標を15 以上上回った。 SWAP-Scoreは正規化によってさらに強化され、セルベースの検索空間の相関がさらに高められ、検索中のモデルサイズ制御が可能となる。 例えば、NAS-Bench-201ネットワーク上の正規化SWAP-ScoreとCIFAR-100の検証精度のSpearmanのランク相関係数は0.90であり、第2の基準であるNWOTよりは0.80よりかなり高い。 NASの進化的アルゴリズムと統合すると、SWAP-NASは、約6分9分でCIFAR-10とImageNetの競合性能を達成する。

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