Detta papper tar upp det svåra problemet med att hitta en optimal neural arkitektur design för en given bild klassificering uppgift. Vi föreslår en metod som aggregat två huvudsakliga resultat av den tidigare state-of-the-art i neural arkitektur sökning. Dessa är, tilltalande för den starka provtagningseffektiviteten i ett söksystem baserat på sekventiell modellbaserad optimering (SMBO) [15], och öka utbildning effektivitet genom att dela vikter bland prov arkitekturer [18]. Sekventiell sökning har tidigare visat sin förmåga att hitta toppmoderna neurala arkitekturer för bildklassificering. Men dess beräkningskostnader är fortfarande höga, till och med ouppnåeliga under blygsamma beräkningsinställningar. Att köpa SMBO med viktdelning lindrar detta problem. Å andra sidan är progressiv sökning med SMBO till sin natur girig, eftersom den utnyttjar en inlärd surrogatfunktion för att förutsäga valideringsfelet hos neurala arkitekturer. Denna förutsägelse används direkt för att rangordna de provade neurala arkitekturerna. Vi föreslår att försvaga girigheten i den ursprungliga SMBO-metoden genom att lätta rollen av surrogatfunktionen så att den förutspår arkitekturprovtagningsannolikhet istället. Vi demonstrerar med experiment på CIFAR-10 dataset att vår metod, benämnt Effektiv progressiv neural arkitektursökning (EP-NAS), leder till ökad sökeffektivitet, samtidigt som konkurrenskraften hos funna arkitekturer bibehålls.
I detta dokument utgår vi från en sekventiell metod med viktdelning REF och anpassar den till problemet med multimodal klassificering.
Efficient Progressive Neural Architecture Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}