För närvarande kräver konstruktion av konvolutionella neurala nätverk (CNN) arkitekturer både mänsklig expertis och arbetskraft. Nya arkitekturer tillverkas hantverksmässigt genom noggranna experiment eller modifieras från en handfull befintliga nätverk. Vi föreslår en meta-modelleringsmetod baserad på förstärkningslärande för att automatiskt generera högpresterande CNN-arkitekturer för en given inlärningsuppgift. Lärande agenten tränas att sekventiellt välja CNN lager med Q-learning med arg prospektering strategi och erfarenhet replay. Agenten utforskar ett stort men ändligt utrymme av möjliga arkitekturer och upptäcker iterativt design med förbättrad prestanda på inlärningsuppgiften. När det gäller riktmärken för bildklassificering slår de agentdesignade nätverken (som endast består av standardkonvolution, poolning och fullt anslutna skikt) befintliga nätverk som är utformade med samma skikttyper och är konkurrenskraftiga mot de toppmoderna metoder som använder mer komplexa lagertyper. Vi överträffar också befintliga metamodelleringsmetoder för nätverksdesign på bildklassificeringsuppgifter.
En metamodellingsmetod föreslås också inom ramen för en Q-learning-miljö REF.
Designing Neural Network Architectures using Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}