Abstrakt. Vi föreslår en ny metod för att lära sig strukturen av konvolutionella neurala nätverk (CNN) som är effektivare än den senaste state-of-the-art metoder baserade på förstärkning lärande och evolutionära algoritmer. Vårt tillvägagångssätt använder en sekventiell modellbaserad optimeringsstrategi (SMBO), där vi söker efter strukturer för att öka komplexiteten, samtidigt som vi lär oss en surrogatmodell för att styra sökningen genom strukturrymden. Direkt jämförelse under samma sökområde visar att vår metod är upp till 5 gånger effektivare än RL-metoden av Zoph et al. (2018) uttryckt i antal utvärderade modeller och 8 gånger snabbare uttryckt i total beräkning. De strukturer vi upptäcker på detta sätt uppnår toppmoderna klassifikationsaccuracies på CIFAR-10 och ImageNet.
Nya metoder har visat att inlärningsbaserade metoder kan uppnå toppmoderna resultat på ImageNet REF.
Progressive Neural Architecture Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}