Vi minskar beräkningskostnaden för Neural AutoML med överföringslärande. Au-toML avlastar mänsklig ansträngning genom att automatisera utformningen av ML-algoritmer. Neural AutoML har blivit populärt för designen av djupinlärning arkitekturer, men denna metod har en hög beräkningskostnad.För att ta itu med detta föreslår vi Transfer Neural AutoML som använder kunskap från tidigare uppgifter för att påskynda nätverksdesign. Vi utökar RL-baserade sökmetoder för arkitektur för att stödja parallell utbildning på flera uppgifter och sedan överföra sökstrategin till nya uppgifter. När det gäller språk- och bildklassificeringsdata minskar Transfer Neural AutoML konvergerande tid över en enda uppgift utbildning med över en storleksordning på många uppgifter.
I dokumentet i REF föreslås en mångsidig utbildning av RL-baserade sökmetoder för arkitektur.
Transfer Learning with Neural AutoML
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}