Att utforma konvolutionella neurala nätverk (CNN) för mobila enheter är utmanande eftersom mobila modeller måste vara små och snabba, men ändå exakt. Även om betydande insatser har ägnats åt att utforma och förbättra mobila CNN på alla dimensioner, är det mycket svårt att manuellt balansera dessa kompromisser när det finns så många arkitektoniska möjligheter att överväga. I detta dokument föreslår vi en automatiserad mobil neural arkitektur sökning (MNAS) metod, som uttryckligen införlivar modell latens i huvudmålet så att sökningen kan identifiera en modell som uppnår en bra avvägning mellan noggrannhet och latens. Till skillnad från tidigare arbeten, där latens beaktas via en annan, ofta felaktig proxy (t.ex. FLOPS), mäter vår strategi direkt verklig inference latency genom att köra modellen på mobiltelefoner. För att ytterligare hitta rätt balans mellan flexibilitet och sökutrymmesstorlek föreslår vi ett nytt faktoriserat hierarkiskt sökutrymme som uppmuntrar lagermångfald i hela nätverket. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt konsekvent överträffar toppmoderna mobila CNN-modeller över flera visionsuppgifter. På ImageNet klassificering uppgift, vår MnasNet uppnår 75,2% topp-1 noggrannhet med 78ms latens på en Pixel telefon, som är 1,8× snabbare än MobileNetV2 [29] med 0,5% högre noggrannhet och 2,3× snabbare än NASNet [36] med 1,2% högre noggrannhet. Vårt MnasNet uppnår också bättre mAP-kvalitet än MobileNets för COCO-objektdetektering. Koden finns på https
Tan och Al. REF föreslog MnasNet, en automatiserad neural arkitektur sökning som utnyttjar en multi-objektiv belöning för att hantera både noggrannhet och latens mätt i verkliga mobila enheter.
MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}