論文の概要: Task Adaptation of Reinforcement Learning-based NAS Agents through Transfer Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01420v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 12:00:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:43:29.319160
- Title: Task Adaptation of Reinforcement Learning-based NAS Agents through Transfer Learning
- Title（参考訳）: 伝達学習による強化学習型NASエージェントのタスク適応
- Authors: Amber Cassimon, Siegfried Mercelis, Kevin Mets,
- Abstract要約: 異なるタスク間を移動させる強化学習エージェントの能力を評価する。
1つのタスクを除いて1つのタスクでエージェントを事前訓練することは、他のタスクにおけるエージェントのパフォーマンスに有益であることがわかった。
また、エージェントのトレーニング手順を、他のタスクで事前訓練することで、大幅に短縮できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Recently, a novel paradigm has been proposed for reinforcement learning-based NAS agents, that revolves around the incremental improvement of a given architecture. We assess the abilities of such reinforcement learning agents to transfer between different tasks. We perform our evaluation using the Trans-NASBench-101 benchmark, and consider the efficacy of the transferred agents, as well as how quickly they can be trained. We find that pretraining an agent on one task benefits the performance of the agent in another task in all but 1 task when considering final performance. We also show that the training procedure for an agent can be shortened significantly by pretraining it on another task. Our results indicate that these effects occur regardless of the source or target task, although they are more pronounced for some tasks than for others. Our results show that transfer learning can be an effective tool in mitigating the computational cost of the initial training procedure for reinforcement learning-based NAS agents.
- Abstract（参考訳）: 近年,あるアーキテクチャの漸進的改善を中心に,強化学習に基づくNASエージェントのための新しいパラダイムが提案されている。
このような強化学習エージェントの異なるタスク間の移動能力を評価する。
我々は、Trans-NASBench-101ベンチマークを用いて評価を行い、転送されたエージェントの有効性と、どの程度の速さでトレーニングできるかを検討する。
1つのタスクにおけるエージェントの事前訓練は、最終性能を考慮した場合の1つのタスクを除いて、他のタスクにおけるエージェントのパフォーマンスに有益であることがわかった。
また、エージェントのトレーニング手順を、他のタスクで事前訓練することで、大幅に短縮できることを示す。
結果から,これらの効果はソースや目標タスクによらず発生することが示唆された。
この結果から,トランスファーラーニングは,強化学習に基づくNASエージェントの初期訓練手順の計算コストを軽減できる可能性が示唆された。
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