論文の概要: PhaseNAS: Language-Model Driven Architecture Search with Dynamic Phase Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20592v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 08:02:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.972081
• Title: PhaseNAS: Language-Model Driven Architecture Search with Dynamic Phase Adaptation
• Title（参考訳）: PhaseNAS:動的位相適応による言語モデル駆動アーキテクチャ検索
• Authors: Fei Kong, Xiaohan Shan, Yanwei Hu, Jianmin Li,
• Abstract要約: PhaseNASは、効率的で適応的で一般化可能なニューラルネットワーク探索(NAS)フレームワークである。 フェーズNASは、高い精度とより良いランクのアーキテクチャを一貫して発見する。 画像分類では、PhaseNASは検索時間を最大86%削減し、精度を維持または改善する。 オブジェクト検出では、より高いmAPと低いリソースコストでYOLOv8の変種を自動生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.16934691904207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Architecture Search (NAS) is challenged by the trade-off between search space exploration and efficiency, especially for complex tasks. While recent LLM-based NAS methods have shown promise, they often suffer from static search strategies and ambiguous architecture representations. We propose PhaseNAS, an LLM-based NAS framework with dynamic phase transitions guided by real-time score thresholds and a structured architecture template language for consistent code generation. On the NAS-Bench-Macro benchmark, PhaseNAS consistently discovers architectures with higher accuracy and better rank. For image classification (CIFAR-10/100), PhaseNAS reduces search time by up to 86% while maintaining or improving accuracy. In object detection, it automatically produces YOLOv8 variants with higher mAP and lower resource cost. These results demonstrate that PhaseNAS enables efficient, adaptive, and generalizable NAS across diverse vision tasks.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、特に複雑なタスクにおいて、探索空間探索と効率のトレードオフによって挑戦される。 最近のLSMベースのNAS手法は有望であるが、静的検索戦略やあいまいなアーキテクチャ表現に悩まされることが多い。 我々は、リアルタイムスコア閾値で案内される動的位相遷移を持つLCMベースのNASフレームワークであるPhaseNASと、一貫したコード生成のための構造化アーキテクチャテンプレート言語を提案する。 NAS-Bench-Macroベンチマークでは、フェーズNASは高い精度とより良いランクのアーキテクチャを常に発見している。 画像分類(CIFAR-10/100)では、検索時間を最大86%削減し、精度を維持または改善する。 オブジェクト検出では、より高いmAPと低いリソースコストでYOLOv8の変種を自動生成する。 これらの結果から、PhaseNASは多様な視覚タスクにまたがる効率、適応性、一般化可能なNASを可能にすることが示された。

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