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J-GLOBAL ID：202002261227607488   整理番号：20A0863638

ニューラルアーキテクチャ探索のためのスケーラブルシステム【JST・京大機械翻訳】

A Scalable System for Neural Architecture Search

著者 (2件)： Hajewski Jeff (University of Iowa,Department of Computer Science,Iowa City,IA,USA) ,  Oliveira Suely (University of Iowa,Department of Computer Science,Iowa City,IA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCWC  ページ： 0053-0060  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューラルアーキテクチャ探索のための信頼できるシステムの構築には,フォールトトレランスの必要性と結合した高い計算要求による注意深い設計考慮が必要である。この領域において,GPUメモリ消耗による衝突への応用に対しては珍しくない。それは,故障耐性を作り,分散ニューラルアーキテクチャ探索システムのより重要な属性にさえなる。ノード故障に対してロバストで,弾性計算能力を提供するRPCベースのシステムを提案し,必要とされるように計算資源を追加または除去するシステムを可能にした。CIFAR-10データセットを用いた画像分類のためのニューラルアーキテクチャ探索のタスクについてシステムを実証した。著者らのシステムは,近線形スケーリングを達成し,複数のGPUノード故障に対してロバストであり,失敗したノードを再起動し再結合することを可能にした。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  弾性 ,  再結合 ,  *フォールトトレランス ,  ロバスト性 ,  記憶装置
準シソーラス用語： ノード故障 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 探索