Nyligen, olika sökmetoder har gjort stora framsteg i att minska beräkningskostnaderna för neural arkitektur sökning. Dessa tillvägagångssätt rapporterar dock ofta lägre noggrannhet när det gäller att utvärdera den sökta arkitekturen eller överföra den till en annan datauppsättning. Detta beror utan tvekan på den stora klyftan mellan arkitekturdjupen i sök- och utvärderingsscenarierna. I denna uppsats presenterar vi en effektiv algoritm som gör det möjligt för djupet av genomsökta arkitekturer att växa gradvis under utbildningsförfarandet. Detta medför två frågor, nämligen tyngre beräknings omkostnader och svagare sökstabilitet, som vi löser med hjälp av approximation av sökutrymme och legalisering, respektive. Med en avsevärt reducerad söktid (-7 timmar på en enda GPU) uppnår vår strategi toppmoderna prestanda på både proxydatauppsättningen (CIFAR10 eller CIFAR100) och måldatauppsättningen (Im-ageNet).
P-DARTS REF försöker övervinna problemet med djupklyftan mellan sökning och utvärdering.
Progressive Differentiable Architecture Search: Bridging the Depth Gap Between Search and Evaluation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}