Search on CIFAR-10。将CIFAR分为25000张训练图和25000张测试图,共搜索500轮,参数warmup共50轮,之后初始化包含128个不同网络的种群,然后使用pNSGA-III逐渐进化,参数优化阶段每轮进化训练10周期,结构优化阶段根据pNSGA-III使用测试集进行结构更新。 Search Time analysis。对于考量模型大小和准确率的实验,训练时间T_{...
所提ParNet以RepVGG的模块为出发点,同时提出了针对非深度网络设计的SSE模块构建了一种新型的模块RepVGG-SSE 。所提方案凭借非常浅的结构取得了非常高的性能,比如:ImageNet的80.7% ,CIFAR10的96%,CIFAR100的81%,MS-COCO的48%。此外,作者还分析了该结构的缩放规则并说明了如何不改变网络提升提升性能。最后,作者还...
目前神经网络结构搜索的网络性能已经超越了人类设计的网络,搜索方法大致可以分为强化学习、进化算法以及梯度三种,有研究表明进化算法能比强化学习搜索到更好的模型,但其搜索耗时较多,主要在于对个体的训练验证环节费事。可以借鉴ENSA的权重共享策略进行验证加速,但如果直接应用于进化算法,超网会受到较差的搜索结构的影响...
将CIFAR分为25000张训练图和25000张测试图,共搜索500轮,参数warmup共50轮,之后初始化包含128个不同网络的种群,然后使用pNSGA-III逐渐进化,参数优化阶段每轮进化训练10周期,结构优化阶段根据pNSGA-III使用测试集进行结构更新 Search Time analysis 对于考量模型大小和准确率的实验,训练时间TtrTtr为1分钟,测...
将在CIFAR-10上搜索到网络迁移到ILSVRC22012数据集,结果表明搜索到的结构具备迁移能力 CONCLUSION 为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和...