Nya genombrott i Neural Architectural Search (NAS) har uppnått toppmodern prestanda i många uppgifter såsom bildklassificering och språkförståelse. De flesta befintliga verk optimerar dock endast för modellnoggrannhet och ignorerar i stor utsträckning andra viktiga faktorer som införts av den underliggande hårdvaran och enheter, såsom latens och energi, när man gör slutledning. I det här dokumentet introducerar vi först problemet med NAS och ger en enkät om de senaste verken. Sedan djupdyker vi i två senaste framsteg när det gäller att utöka NAS-enheten till flera objektiva ramar: MONAS [19] och DPP-Net [10]. Både MONAS och DPP-Net kan optimera noggrannhet och andra mål som åläggs av enheter, söker efter neurala arkitekturer som bäst kan användas på ett brett spektrum av enheter: från inbyggda system och mobila enheter till arbetsstationer. Experimentella resultat är redo att visa att arkitekturer som finns av MONAS och DPP-Net uppnår Pareto optimalitet w.r.t de givna målen för olika enheter.
Ett annat arbete REF diskuterade enhetsmedveten sökning av neural arkitektur genom att utöka NAS-enheten till ett flerobjektivt problem.
Searching toward pareto-optimal device-aware neural architectures
{'venue': "ICCAD '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}