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J-GLOBAL ID：202002211215829298   整理番号：20A2472138

ラベルはニューラルアーキテクチャ探索に必要か?【JST・京大機械翻訳】

Are Labels Necessary for Neural Architecture Search?

著者 (6件)： Liu Chenxi (Johns Hopkins University, Baltimore, USA) ,  Dollar Piotr (Facebook AI Research, Menlo Park, USA) ,  He Kaiming (Facebook AI Research, Menlo Park, USA) ,  Girshick Ross (Facebook AI Research, Menlo Park, USA) ,  Yuille Alan (Johns Hopkins University, Baltimore, USA) ,  Xie Saining (Facebook AI Research, Menlo Park, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12349  ページ： 798-813  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間または機械によって設計されたコンピュータビジョン-ハードウェアにおける既存のニューラルネットワークアーキテクチャは,画像とそれらの関連ラベルの両方を用いて典型的に見出された。本論文では,画像のみを用いて高品質ニューラルアーキテクチャを見つけることができるが,人間注釈付きラベルは見出すことができない。この疑問に答えるために,まず,教師なしニューラルアーキテクチャ検索(UnNAS)と呼ばれる新しいセットアップを定義した。次に2セットの実験を行った。サンプルベース実験では,教師つきまたは教師なし目的のいずれかで多様なアーキテクチャの多数の(500)を訓練し,ラベルの有無で生成されたアーキテクチャランキングは高度に相関することを発見した。探索ベース実験において,様々な教師なし目的を用いて十分に確立されたNASアルゴリズム(DARTS)を実行し,ラベルなしで検索されたアーキテクチャがラベルで検索されたそれらの対応物と競合できることを報告した。まとめると,これらの結果は,ラベルが必要でない潜在的驚くべき発見を明らかにし,画像統計だけでは,良好な神経アーキテクチャを同定するのに十分であるかもしれない。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教師なし学習 ,  ハードウェア ,  等級づけ ,  コンピュータビジョン ,  *計算機アーキテクチャ ,  アノテーション
準シソーラス用語： 高品質 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 神経アーキテクチャ探索 ,  教師なし学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： ラベル ,  探索