微分可能アーキテクチャ探索のロバスト性,効率および多様性の強化【JST・京大機械翻訳】

Li Chao; Ning Jia; Hu Han; He Kun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219766386950 整理番号：22P0329103

微分可能アーキテクチャ探索のロバスト性,効率および多様性の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing the Robustness, Efficiency, and Diversity of Differentiable Architecture Search

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発行年： 2022年04月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

微分可能なアーキテクチャ検索(DARTS)は,その単純さと効率の大幅な改善のために多くの注目を集めている。しかし,スキップ接続の過度の蓄積は,長期間の弱い安定性と低いロバスト性を被る。多くの作業は,指標または手動設計によるスキップ接続の蓄積を制限する試みを試みているが,これらの方法は閾値と人間の事前の影響を受けやすい。本研究では,操作空間からスキップ接続を除去するより微妙な直接的アプローチを提案する。次に,適応チャネル割当戦略を導入することによって,著者らは,評価段階でスキップ接続を自動的に再充填するために,DARTSフレームワークを再設計して,スキップ接続の欠如によって引き起こされた性能劣化を解決した。著者らの方法は,適応Channel-Allocation-DARTS(ACA-DRATS)は,操作強度における不整合を除去して,構造多様性を著しく拡大した。著者らは,著者らのフレームワークの下でより小さな探索空間を調査して,全体の画像ネットデータセットに関する直接探索を提供した。実験は,ACA-DRATSが探索安定性を改善し,DARTSを10倍以上有意に高速化し,一方,より高い精度をもたらすことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子遺伝学一般 , パターン認識 , 図形・画像処理一般 , 麦 , 遺伝子の構造と化学

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