Den ansträngning som ägnas åt handgjorda neurala nätverksavbildningar har motiverat användningen av arkitektursökning för att upptäcka dem automatiskt. Även om evolutionära algoritmer har tillämpats upprepade gånger på neurala nätverk topologier, har de avbilda klassificerare som sålunda upptäckt har förblivit underlägsen den människa-konstruerade. Här utvecklar vi en bildklassningAmoebaNet-A som för första gången överträffar handdesigner. För att göra detta, vi modifiera turneringsvalet evolutionära algoritm genom att införa en ålder egenskap för att gynna de yngre genotyper. AmoebaNet-A matchar storleken och har jämförbar noggrannhet med de senaste ImageNet-modellerna som upptäckts med mer komplexa arkitektur-sökmetoder. Skalat till större storlek, AmoebaNet-A sätter en ny state-of-theart 83,9% top-1 / 96,6% top-5 ImageNet noggrannhet. I en kontrollerad jämförelse mot en välkänd förstärkande inlärningsalgoritm, ger vi bevis för att evolution kan få resultat snabbare med samma hårdvara, särskilt i tidigare skeden av sökningen. Detta är relevant när färre beräkna resurser är tillgängliga. Evolution är alltså en enkel metod för att effektivt upptäcka högkvalitativa arkitekturer.
Evolutionär sökning REF använder ett turneringsval; även om det är den första algoritmen som överträffar den toppmoderna klassificeringsnoggrannheten, kräver det betydligt mer beräkningsresurser.
Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}