手工设计网络需要丰富的经验与实验,甚至有时手工设计显得非常困难,本文提出了一种神经网络搜索的方法(Neural Architecture Search, NAS)方法,利用循环神经网络生成模型描述,并且利用强化学习策略最大化验证集上的模型准确度。 简洁一句话概述本文内容:网络不是设计出来的,是自动搜索出来的! 既然网络不是设计出来的,我们要...
NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING 论文解读 此论文出自google Brain并发表与ICLR2017,看这篇论文主要是google Brain在cvpr2017上发表了一篇NASnet论文。 谷歌基于强化学习的神经网络结构搜索的示意图如下所示: 通过RNN生成的长度可变的string,作为构建目标神经网络的指令(具体见下文),这在强化学习框架...
Recent work demonstrates the efficiency of a neural network architecture search algorithm in optimizing genomic models.doi:10.1038/s42256-021-00350-xYi Zhanggrid.38142.3c000000041936754XDepartment of Data Science, Dana-Farber Cancer InstituteHarvard T. H. Chan School of Public Health Boston MA USAYang...
program synthesis and inductive programming的思想是searching a program from examples,Neural Architecture Search与其有一些相似的地方。 与本文方法相关的方法还有meta-learning、使用一个神经网络去学习用于其他网络的梯度下降更新(Andrychowicz et al., 2016)、以及使用增强学习去找到用于其他网络的更新策略(Li & Malik...
论文地址:[1611.01578] Neural Architecture Search with Reinforcement Learning (arxiv.org) 摘要: 在本文使用循环网络生成神经网络的模型描述,并通过强化学习训练该 RNN,以最大限度地提高生成架构在验证集上的预期准确性。在 CIFAR-10 数据集上,我们的方法从头开始,可以设计一种新颖的网络架构,在测试集准确性方面可...
【The First Step-by-Step Guide for Implementing Neural Architecture Search with Reinforcement Learning Using TensorFlow】这篇文章很详细的给出了如何实现NASnet的方法以及源代码,通过阅读代码能更好地理解本论文的思路。 NAS在生成网络的时候之前需要固定网络的结构,或者是说需要固定网络的层数。 以生成CNN网络为例...
1. 论文思想 强化学习,用一个RNN学一个网络参数的序列,然后将其转换成网络,然后训练,得到一个反馈,这个反馈作用于RNN网络,用于生成新的序列。 2. 整体架构 3. RNN网络 4. 具体实现 因为每生成一个网络,都会训练一遍,Google用了800个GPU,训练了12800个网络,它采用的是分布式训练的方法。
【The First Step-by-Step Guide for Implementing Neural Architecture Search with Reinforcement Learning Using TensorFlow】[1]这篇文章很详细的给出了如何实现NASnet的方法以及源代码,通过阅读代码能更好地理解本论文的思路。 NAS在生成网络的时候之前需要固定网络的结构,或者是说需要固定网络的层数。
具体的实验结果可查阅原论文 NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING。 5.读后感 【The First Step-by-Step Guide for Implementing Neural Architecture Search with Reinforcement Learning Using TensorFlow】这篇文章很详细的给出了如何实现NASnet的方法以及源代码,通过阅读代码能更好地理解本论文的思路。
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的交叉研究。 1.搜索空间 搜索空间定义了NAS方法...