2 DIFFERENTIABLE ARCHITECTURE SEARCH我们在第 2.1 节中以一般形式描述我们的搜索空间,其中架构 (或其中的单元格) 的计算过程表示为有向无环图。然后,我们为我们的搜索空间引入了一个简单的连续松弛方案,这导致了一个可微学习目标,用于联合优化体系结构及其权重 (第二节2.2)。最后,我们提出了一种近似技术,以使算法...
Neural architecture searchReinforcement learningMeta optimizerDeep learningBi-level optimizationDifferentiable search approaches have attracted extensive attention recently due to their advantages in effectively finding novel neural architectures. However, these methods suffer from shortcomings on heavy computation ...
[NAS]Neural Architecture Search: A survey Neural Architecture Search: A survey Def:给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,使用某种策略从中搜索出最优网络结构。网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量,称之为性能评估。 意义:NAS的意义在于解决深度学习模型的调参问题,是结合了优化和机器学习...
原文: An inherent cause of inefficiency for the dominant approaches, e.g. based on RL, evolution, MCTS (Negrinho and Gordon, 2017), SMBO (Liu et al., 2017a) or Bayesian optimization(Kandasamy et al., 2018), is the fact that architecture search is treated as a black-box optimization p...
【GiantPandaCV】DARTS将离散的搜索空间松弛,从而可以用梯度的方式进行优化,从而求解神经网络搜索问题。本文首发于GiantPandaCV,未经允许,不得转载。 1. 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散的搜索空间中找到最优的网络结构。而DARTS的出现,开辟了一个新的分支,将离散的搜索空间进行松弛,...
我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量α={α^{(i,j)}}以及w的学习。(这里α可以理解成the encoding of the architecture)。 之后就是迭代计算w和α,这是一个双优...
【GiantPandaCV】DARTS将离散的搜索空间松弛,从而可以用梯度的方式进行优化,从而求解神经网络搜索问题。本文首发于GiantPandaCV,未经允许,不得转载。 1. 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散的搜索空间中找到最优的网络结构。而DARTS的出现,开辟了一个新的分支,将离散的搜索空间进行松弛,...
2. Differentiable Architecture Search: 2.1 Search Space: 跟随前人的工作,我们搜索一个计算单元(computation cell)作为最终结构的构建模块(building block)。该学习的单元可以堆叠成 convolutional network 或者 循环链接得到一个 recurrent network。 一个cell 是一个 directed acyclic graph,是一个由 N 个 nodes 组成...
【GiantPandaCV】DARTS将离散的搜索空间松弛,从而可以用梯度的方式进行优化,从而求解神经网络搜索问题。本文首发于GiantPandaCV,未经允许,不得转载。 1. 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散的搜索空间中找到最优的网络结构。而DARTS的出现,开辟了一个新的分支,将离散的搜索空间进行松弛,...
DARTS: Differentiable Architecture Search Hanxiao Liu, Karen Simonyan, Yiming Yang. arXiv:1806.09055. The algorithm is based on continuous relaxation and gradient descent in the architecture space. It is able to efficiently design high-performance convolutional architectures for image classification (on ...