Konvolutionella neurala nätverk har vunnit en anmärkningsvärd framgång i datorseende. De flesta användbara nätverksarkitekturer är dock handgjorda och kräver vanligtvis expertis och genomtänkt design. I detta dokument tillhandahåller vi en blockvis nätverksgenereringsledning kallad BlockQNN som automatiskt bygger högpresterande nätverk med hjälp av Q-Learning paradigm med epsilon-grå prospekteringsstrategi. Det optimala nätverksblocket är konstruerat av inlärningsagenten som utbildas sekventiellt för att välja komponentskikt. Vi staplar blocket för att bygga hela det autogenererade nätverket. För att påskynda produktionsprocessen föreslår vi också en distribuerad asynkron ram och en strategi för tidigt stopp. Block-wise generation ger unika fördelar: (1) det utför konkurrenskraftiga resultat i jämförelse med de handgjorda state-of-the-art nätverk på bildklassificering, dessutom, det bästa nätverket som genereras av BlockQNN uppnår 3,54% topp-1 felfrekvens på CIFAR-10 som slår alla befintliga auto-generate nätverk. (2) Under tiden, erbjuder det enorm minskning av sökområdet i design av nätverk som bara tillbringar 3 dagar med 32 GPUs, och (3) dessutom har det stark generalisering att nätverket byggt på CIFAR också fungerar bra på en större ImageNet dataset.
Till exempel Zhong et al. REF presenterade en blockvis nätverksgenereringsledning för att automatiskt fastställa den optimala nätstrukturen genom att sekventiellt välja komponentskikt.
Practical Block-Wise Neural Network Architecture Generation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}