【GiantPandaCV导语】本文介绍的是Efficient Neural Architecture Search方法,主要是为了解决之前NAS中无法完成权重重用的问题,首次提出了参数共享Parameter Sharing的方法来训练网络,要比原先标准的NAS方法降低了1000倍的计算代价。从一个大的计算图中挑选出最优的子图就是ENAS的核心思想,而子图之间都是共享权重的。 1. ...
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但是即便效果不如NAS,但是ENAS效果并不差太多,而且训练效率大幅提升。 下图是生成的宏观搜索空间。 ENAS 用了 11.5 个小时来发现合适的卷积单元和 reduction 单元,如下图所示。 Conclusion ENAS能在Penn Treebank和CIFAR-10两个数据集上得到和NAS差不多的效果,而且训练时间大幅缩短,效率大大提升。
Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharingarxiv.org/abs/1802.03268 TL;DR ENAS是NAS领域的经典文章,大大加快了基于RL的NAS的计算速度。作者是来自CMU的Hieu Pham、Stanford的Melody Y. Guan以及提出NAS的Barret Zoph所在的Google Brain团队。
先说ENAS的网络架构模型。网络架构:Neural Architecture,后文简称NA。NA∈∈搜索空间。 ENAS用DAG表示神经网络的结构,其中节点表示本地运算(local computation),而节点之间的连线表示数据的流通。(其他工作中有时用另一种表示方式,即节点表示特征图,这两者不要搞混。) ...
Neural architecture search (NAS) has been proposed to automatically tune deep neural networks, but existing search algorithms, e.g., NASNet [51], PNAS [29], usually suffer from expensive computational cost. Network morphism, which keeps the functionality of a neural network while changing its ...
Q1. Can AutoST be applied to a wide range of spatial-temporal prediction tasks and steadily improve performance compared with the state-of-the-art network? 因为作者说的是设计一个通用的模型嘛,所以试验比较的第一个是,到底是不是可以应付这些时空预测任务(和流行最好的算法比较) ...
Efficient Neural Architecture Search via Proximal Iterations Quanming Yao1∗, Ju Xu3∗, Wei-Wei Tu1, Zhanxing Zhu2,3,4† 14Paradigm Inc, 2School of Mathematical Sciences, Peking University 3Center for Data Science, Peking University, 4Beijing Institute of Big Data Research (BIBDR) {yao...