論文の概要: Multi-conditioned Graph Diffusion for Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06020v1
• Date: Sat, 9 Mar 2024 21:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 09:10:54.586814
• Title: Multi-conditioned Graph Diffusion for Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク探索のための多条件グラフ拡散
• Authors: Rohan Asthana, Joschua Conrad, Youssef Dawoud, Maurits Ortmanns, Vasileios Belagiannis
• Abstract要約: 本稿では、離散的な条件付きグラフ拡散プロセスを用いて、高性能ニューラルネットワークアーキテクチャを生成するグラフ拡散に基づくNAS手法を提案する。 6つの標準ベンチマークで有望な結果を示し、新しいアーキテクチャとユニークなアーキテクチャを高速に実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894253962956366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural architecture search automates the design of neural network architectures usually by exploring a large and thus complex architecture search space. To advance the architecture search, we present a graph diffusion-based NAS approach that uses discrete conditional graph diffusion processes to generate high-performing neural network architectures. We then propose a multi-conditioned classifier-free guidance approach applied to graph diffusion networks to jointly impose constraints such as high accuracy and low hardware latency. Unlike the related work, our method is completely differentiable and requires only a single model training. In our evaluations, we show promising results on six standard benchmarks, yielding novel and unique architectures at a fast speed, i.e. less than 0.2 seconds per architecture. Furthermore, we demonstrate the generalisability and efficiency of our method through experiments on ImageNet dataset.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク検索は、通常、大きくて複雑なアーキテクチャ検索空間を探索することで、ニューラルネットワークアーキテクチャの設計を自動化する。 本稿では,分散条件付きグラフ拡散プロセスを用いて高パフォーマンスニューラルネットワークアーキテクチャを生成するグラフ拡散に基づくnas手法を提案する。 次に,グラフ拡散ネットワークに適用するマルチコンディショニング分類器フリー誘導手法を提案し,高い精度や低ハードウェアレイテンシなどの制約を協調的に課す。 関連する作業とは異なり,本手法は完全に微分可能であり,単一のモデルトレーニングのみを必要とする。 私たちの評価では、6つの標準ベンチマークで有望な結果を示し、新奇でユニークなアーキテクチャを高速に、すなわち1アーキテクチャあたり0.2秒未満で提供する。 さらに,ImageNetデータセットを用いた実験により,本手法の汎用性と効率性を示す。

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