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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06020v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 13:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 21:51:11.353759
• 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）: 8.290336491323796
• 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）: ニューラルアーキテクチャサーチは、通常、大きくて複雑なアーキテクチャサーチスペースを探索することによって、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。 アーキテクチャ探索を進めるために、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。 次に,グラフ拡散ネットワークに適用した多条件分類器フリーガイダンス手法を提案する。 関連する作業と異なり、我々の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しか必要としない。 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生成する。 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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