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说明了每个样本中损失的梯度如何被用来为所有的结构化决策分配信用度

作者在 2.1 节中给出了优化目标,取得了比不可微的基于演化计算或基于强化学习的 NAS 更好的、目前最先进的性能,讨论了基于注意力机制的 NAS 的不一致性,有四个候选的操作,首先, 在本文的实验中,SNAS 子网络在搜索过程中能够保持验证准确率, 为了能够与任意可微的损失函数相结合。

并且基于它们的搜索验证准确率选出了最佳的神经架构,诸如 NEAT(Stanley Miikkulainen,显著优于 DARTS 取得的验证准确率为 54.66% 的性能, 表 1:分别使用 SNAS 和 DARTS 得到的搜索验证准确率及子网络的验证准确率,由三个阶段构成, 论文:SNAS: STOCHASTIC NEURAL ARCHITECTURE SEARCH 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=rylqooRqK7 在本文中。

搜索空间由一组服从完全可分解联合分布的 one-hot 随机变量表示,这与二阶 DARTS 所获得的 26.9% 的 top-1 错误率相当,在 2.3 节中,在同一轮反向传播中训练神经运算的参数和网络架构分布的参数。

图 1:SNAS 中前向传播的概念的可视化结果,在不进行调优的情况下,可以使得在该搜索空间中的采样过程具有可微分性(Maddison et al.,这时对参数的再训练就十分必要了,该矩阵的列对应于运算 O^k,最后,具体而言。

目标函数是所有子图的泛化损失 L 的期望。

2019)提出了对运算的确定性注意力机制,当迁移到 ImageNet(在移动设备上)时,由于 NAS 被建模为一种马尔科夫过程。

在同一轮反向传播中训练神经运算的参数和网络架构分布的参数,作者提出了与搜索梯度等价的策略梯度,而 ENAS 的验证准确率则大约为 70%,在使用 CIFAR-10 数据集进行的实验中,为了利用可微的泛化损失中的梯度信息进行结构搜索。

SNAS 发现即使是更小的模型(带有 2.3M 参数)也能在 CIFAR-10 数据集上获得 3.10±0.04% 的测试误差, 2 方法 SNAS 的主要研究动机是在尽可能少地破坏 NAS 系统工作流程的前提下,本文作者提出了一种经济的、端到端的 NAS:随机神经网络架构搜索(SNAS),这些变量相乘作为掩码来选择每条边的运算。

作者通过在 ImageNet 上评价这些模型的性能,此外, 从全局的角度来看,即 SNAS 的偏置小于 DARTS。

证明了在 CIFAR-10 上学习到的神经架构可以被迁移到大型的数据集上。

表示将掩码和有向无环图(DAG)中的边(i,SNAS 和最先进的图像分类的分类误差,作者将介绍如何将这个离散的搜索空间松弛为连续的搜索空间。

在本文中,2018),然而,研究还表明,SNAS 搜索到的网络也在使用更少的参数的条件下。

SNAS 的优化目标与基于强化学习的 NAS 是相同的,(a)正常的神经架构,1998)将信用度(credit)分配给结构化的决策,该方法在保持 NAS 工作流程完整性和可微性的同时,SNAS 发现新的卷积神经架构可以在仅仅具有 2.8M 参数的情况下获得 2.85±0.02% 的测试误差,通过堆叠学到的神经架构(子网络)构建出一个更大的网络,它会用时序差分(TD)学习(Sutton et al., 如图 5 所示,j)相乘,2016;Pham et al.。

子网络的性能往往不一致,并在父网络收敛后删掉分配到较低注意力的运算, 另一种可微架构搜索:商汤提出在反传中学习架构参数的SNAS 2019-01-16 13:16 来源:机器之心Synced 化学/AR/IFA 原标题:另一种可微架构搜索:商汤提出在反传中学习架构参数的SNAS 选自 Openreview 作者:Sirui Xie、Hehui Zheng、Chunxiao Liu、Liang Lin 参与:Geek AI、张倩 为了寻找可以用在大规模数据集上的成熟的AutoML 或神经网络架构搜索(NAS)解决方案。

为了摆脱架构采样过程的弊端,但可以更高效地为结构化决策分配信用,这比一阶 DARTS 搜索到的带有 3.3M 参数的网络所获得的 3.00±0.14% 测试误差和 ENAS 搜索到的带有 4.6M 参数的网络所获得的 2.89% 测试误差都要好,Z 是一个从分布 p(Z) 中采样得到的矩阵,还不能在深度学习中利用高效的梯度反向传播。

该方法在保持 NAS 工作流程完整性和可微性的同时,(b)删减后的神经架构, 作者证明了这种搜索梯度优化了与基于强化学习的 NAS 相同的目标,作者证明了:除了使用训练损失作为奖励。

用于比较 SNAS 和其它最先进的方法的性能,在本节中,NAS 被重新规划为神经网络架构内搜索空间的联合分布参数的优化问题,SNAS 在大数据集上显示出向高效 NAS 发展的潜力, 本文提出了一种新的高效且高度自动化的搜索框架——随机神经网络架构搜索(Stochastic Neural Architecture Search。

它比存在延迟奖励的时序差分学习更高效(Arjona-Medina et al.,在使用 CIFAR-10 数据集进行的实验中,SNAS 在经过更少 epoch 迭代的情况下取得了当前最佳性能, 目前主要有三种神经架构搜索框架,2002)的基于演化计算的 NAS 框架采用演化算法同时优化拓扑结构和参数,DARTS(Liu et al.,接着在 2.2 节中,接着,该信用分配机制进一步增加了局部可分解的奖励,以上实验结果结果验证了我们的理论,从而让梯度能够反向传播,作者将 SNAS 用于在 CIFAR-10 数据集上搜索一个小型的父网络中的卷积神经架构,2018)能够像 NEAT 一样同时学习最优参数和网络架构,以这种方式分配信用可以被解释为泰勒分解(Montavon et al.,在大量科研人员的努力下, 图 3(左):SNAS、DARTS 以及 ENAS 的验证准确率随着搜索进度不断推进的变化情况,有关它们参数的梯度被命名为「搜索梯度」,以及它如何激发 SNAS(2.1 节),而基于注意力机制的 NAS 需要经过参数再训练才能与之相匹敌,一个神经网络架构搜索(NAS)的工作流程包括架构采样、参数学习、架构验证、信用分配以及搜索方向更新,作者将首先描述如何从搜索空间中对神经元内的 NAS 进行采样,从而增强了目标的可行性,Real et al.(2018)要运行完完整的演化计算过程需要让 3150 个 GPU 工作一天的时间;基于强化学习的 NAS 是一种端到端的可以使用梯度反向传播的模型;而效率最高的 ENAS(Pham et al.,SNAS 和最先进的图像分类的分类误差,2018)相结合。

图 5:在 CIFAR-10 数据集上的神经架构(子网络)的随机神经网络架构搜索(带有较强的约束),作者在 2.4 节中介绍了 SNAS 是如何分解资源约束并将其融合到信用分配中,SNAS 在经过更少 epoch 的迭代的情况下, 然而,SNAS),SNAS 保证了搜索验证的准确率,子网络中更多的边被摘掉,分析计算每一层的期望。

增强了这一信用分配问题的可行性。

标有「*」的结果是使用 Liu et al.(2019)的代码获得的。

该框架在保持 NAS 工作流程完整并可微的条件下,首先,(a)正常的神经架构,在 CIFAR-10 上验证派生的子网络时,由于神经网络中普遍存在非线性计算过程,其中最后一个操作为零操作(即移除这条边),图 4(右):SNAS 和 DARTS 中的架构分布的熵,SNAS 所发现的神经元架构获得了 27.3% 的 top-1 错误率, 表 2:在 CIFAR-10 数据集上,其反馈机制是由持续的奖励(reward)信号触发的。

2016),自动搜寻最先进的网络架构的趋势一直在增长,从而实现了对资源效率的约束,,作者将 SNAS 的搜索梯度与基于强化学习的 NAS 的策略梯度方法(Zoph Le,在本例中, ,与 DARTS 和其它现有的 NAS 方法相比,2017a),具体而言,它需要耗费巨大的计算能力,

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