論文の概要: Zero-Shot NAS via the Suppression of Local Entropy Decrease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06236v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 17:36:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:07.866946
• Title: Zero-Shot NAS via the Suppression of Local Entropy Decrease
• Title（参考訳）: 局所的エントロピー減少抑制によるゼロショットNAS
• Authors: Ning Wu, Han Huang, Yueting Xu, Zhifeng Hao,
• Abstract要約: アーキテクチャ性能評価は、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)の最も時間を要する部分である ゼロショットNASは、訓練の代わりにゼロコストプロキシを利用することで評価を加速する。 本研究におけるネットワークの性能評価には,アーキテクチャトポロジが用いられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.100745856699277
• License:
• Abstract: Architecture performance evaluation is the most time-consuming part of neural architecture search (NAS). Zero-Shot NAS accelerates the evaluation by utilizing zero-cost proxies instead of training. Though effective, existing zero-cost proxies require invoking backpropagations or running networks on input data, making it difficult to further accelerate the computation of proxies. To alleviate this issue, architecture topologies are used to evaluate the performance of networks in this study. We prove that particular architectural topologies decrease the local entropy of feature maps, which degrades specific features to a bias, thereby reducing network performance. Based on this proof, architectural topologies are utilized to quantify the suppression of local entropy decrease (SED) as a data-free and running-free proxy. Experimental results show that SED outperforms most state-of-the-art proxies in terms of architecture selection on five benchmarks, with computation time reduced by three orders of magnitude. We further compare the SED-based NAS with state-of-the-art proxies. SED-based NAS selects the architecture with higher accuracy and fewer parameters in only one second. The theoretical analyses of local entropy and experimental results demonstrate that the suppression of local entropy decrease facilitates selecting optimal architectures in Zero-Shot NAS.
• Abstract（参考訳）: アーキテクチャ性能評価は、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)の最も時間を要する部分である。 ゼロショットNASは、訓練の代わりにゼロコストプロキシを利用することで評価を加速する。 効果はあるが、既存のゼロコストプロキシは、バックプロパゲーションや入力データ上のネットワークの実行を必要とするため、プロキシの計算をさらに高速化することは困難である。 この問題を緩和するために,本研究では,アーキテクチャトポロジを用いてネットワークの性能を評価する。 特定のアーキテクチャトポロジが特徴写像の局所的なエントロピーを減少させ、特定の特徴をバイアスに分解し、ネットワーク性能を低下させることを示す。 この証明に基づいて、アーキテクチャトポロジを用いて、データフリーで実行不要なプロキシとして局所エントロピー減少(SED)の抑制を定量化する。 実験の結果,SEDは5つのベンチマークのアーキテクチャ選択において,ほとんどの最先端のプロキシより優れており,計算時間は3桁に短縮されていることがわかった。 さらに、SEDベースのNASと最先端のプロキシを比較した。 SEDベースのNASは、1秒でより正確で少ないパラメータでアーキテクチャを選択する。 局所エントロピーの理論的解析と実験結果から、局所エントロピー減少の抑制はゼロショットNASにおける最適アーキテクチャの選択を促進することが示されている。

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