作者提出了一种NASWOT(Neural Architecture Search without Training)算法(如下图),即不使用神经网络作为生成器,而是从搜索空间中随机生成一个候选网络,然后使用score方程在未经训练的状态下对其进行评分。 3.3 AREA 作者提出的score可以直接并入现有的NAS算法中,为了证明这一点,作者在REA(Regularised EA...
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...
论文阅读以理解转述为主,不进行大段的翻译工作。 摘要 手工设计deep neural network耗时耗力。 NAS(Neural Architecture Search,神经架构搜索)技术应运而生。 然而,NAS也很慢很贵(贵指时间、算力上的贵)。主要原因是,每当NAS搜索出一个架构时,都要设法评估这个架构的性能。这通常需要从头训练整个网络。 如果我们可...
并提供所有网络的完整培训结果,用于(i) training on train, evaluation on val, and (ii) training on train/val, evaluation on test. CIFAR-10的拆分尺寸为25k/25k/10k,CIFAR-100的拆分尺寸为50k/5k/5k,ImageNet-16-120的拆分尺寸为151.7k/3k/3k。
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...
文章题目:Neural Architecture Search without Training 链接:link https://arxiv.org/pdf/2006.04647 论文内容 论文阅读笔记,帮助记忆的同时,方便和大家讨论。因能力有限,可能有些地方理解的不到位,如有谬误,请及时指正。 常规的NAS在训练和单个结构验证的过程都非常耗时,动辄几百上千个GPU小时。本文在富含各种网络结...
Neural Architecture Search without TrainingJoseph MellorJack TurnerAmos StorkeyElliot J. CrowleyPMLRInternational Conference on Machine Learning
使用REINFORCE来训练 控制器可以看作agent,控制器产生一组token,也就是超参数,看作agent的action,使用产生的模型在验证集的准确率作为reward。因此,控制器需要优化下面公式: optimization target 但是 是不可微分的,因此不能使用传统的BP算法,在论文中,作者使用了REINFORCE。该算法是增强学习的常用算法之一,算法将agent...
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。
论文精读:Neural Architecture Search without Trainingblog.csdn.net/qq_42730750/article/details/122172305 简述一下该方法:如果一个网络结构在初始化时对不同数据样本具有不同的表示,这种网络很可能实现更高的训练效果。为了测量初始化网络的辨别能力,利用ReLu神经元的激活模式定义一个二值指标:在每层神经元后面额...