一般NAS算法是基于性能的算法(Performance-based),常用的是在验证集上的精度。本文提出的RLNAS是一种基于收敛指标的算法(Convergence-based)。本文方法只需要随机标签,不需要任何groundtruth标签或Pretext任务对应标签。随机标签需要满足离散均匀分布(Discrete Uniform distribution)。 本文的算法步骤即: 使用随机标签(Random ...
ENAS (ICML 2018):Pham, Hieu, et al. "Efficient neural architecture search via parameter sharing." arXiv preprint arXiv:1802.03268 (2018). 特色 个人感觉一个应用场景要适合强化学习解决有两点比较重要:首先,得是一个顺序决策问题;其次,得有一个可以做试验的环境。在这两点上 neural architecture search (...
比较有代表性的就是weight sharing加速validation的Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharin...
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。
比较有代表性的就是weight sharing加速validation的Efficient Neural Architecture Search via Parameter ...
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。
Neural Architecture Search可以根据不同的维度进行分类，这些维度涵盖了搜索空间、搜索策略以及性能评估策略。1. 搜索空间维度：搜索空间定义了网络架构的可能性范围，包括不同层的数量、层之间的连接方式、神经元的数量等。根据搜索空间的不同，NAS可以分为以下几类：Cell-based NAS：这类方法将神经网络视为由一些基本...
为了解决上述问题,本文提出 Neural Architecture Search,以期望找到合适的网络结构。大致原理图如下: RNN作为一个 controller去生成模型的描述符,然后根据描述符得到模型,进而得到该模型在数据集上的准确度。接着将该准确度作为 奖励信号(reward signal)对controller进行更新。如此不断迭代找到合适的网络结构。 2.相关工作...
Neural Architecture Search with Random Labels In this paper, we investigate a new variant of neural architecture search (NAS) paradigm -- searching with random labels (RLNAS). The task sounds counter-i... X Zhang,P Hou,X Zhang,... 被引量: 0发表: 2021年 加载更多研究点推荐 Neural Archite...