【论文笔记】Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ENAS--Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(论文笔记),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
【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. ...
【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. ...
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 search is a core issue in Neural Architecture Search (NAS). It is difficult for conventional NAS algorithms to directly search the architectures on large-scale tasks like ImageNet. In general, the cost of GPU hours for NAS grows with regard to training dataset size and candidate set...
Summary 本文提出超越神经架构搜索(NAS)的高效神经架构搜索(ENAS),这是一种经济的自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷,GPU运算时间缩短了1000倍以上。在Penn Treebank数据集上,ENAS实现了55.8
Efficient search is a core issue in Neural Architecture Search (NAS). It is difficult for conventional NAS algorithms to directly search the architectures on large-scale tasks like ImageNet. In general, the cost of GPU hours for NAS grows with regard to training dataset s...
【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。
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。 作者发现NAS计算缓慢的原因在于大量采样不同子模型进行训...