神经网络架构搜索

最新推荐文章于 2024-05-11 13:30:08 发布
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#神经网络 #rnn #深度学习

本文介绍了Neural Architecture Search (NAS) 的基本概念，包括搜索空间和方法，如RandomSearch和RNN+RL。针对RNN控制器无法通过反向传播更新的问题，提出了使用强化学习的解决方案。此外，详细阐述了DARTS的可微架构搜索方法，通过超参数的加权平均确定最优网络结构，并讲解了计算量的评估方式。NAS旨在寻找验证集上准确率最高的网络结构，而DARTS则通过构建超级网络和二阶导数来简化这一过程。

定义

Neural Architecture Search（NAS）：找到最优的神经网络结构使得其在验证集上的准确率最大化。

指定搜索空间

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搜索完成后得到每一层的最优超参数值（卷积核数量、卷积核大小、步长大小）

搜索方法

  • Random Search（baseline）
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  • RNN+RL（2017）
    思想：RNN依次预测第N层的卷积核数量、卷积核大小、步长大小。得到a_1到a_60 60个超参数
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    相同任务可以共用一个Embedding参数，比如a_1 -> x_1 、a_4 -> x_4 ，他们都是预测卷积核的数量，Embedding的参数可以在相同任务中重复利用！

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问题：无法根据反向传播来更新Controller RNN。
解决方法：使用强化学习来训练Controller RNN。（需要收集大量的奖励）
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Π学习RNN的参数，Π输出一个[0,1]
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  • 可微架构搜索：Darts
    流程：
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    Super-net：每一层都由9个候选模块并联而成，

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9个模块的f 加权平均得到z
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  • 如何计算计算量
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    提前计算好每一个模块的latencies
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神经网络架构搜索：为AI Agent找到最佳结构
SuperAGI2025
03-05 774
自20世纪80年代以来，人工智能（AI）领域经历了飞速的发展，尤其是深度学习（Deep Learning）的出现，极大地推动了AI技术的进步。神经网络（Neural Networks）作为深度学习的基础，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域。神经网络架构搜索（NAS）是指通过特定的算法和流程，自动搜索和优化神经网络结构的整个过程。神经网络是一种模仿人脑神经网络结构的计算模型，由大量的神经元通过特定的连接方式组成。神经网络通过学习输入和输出数据之间的关系，实现数据的分类、回归、预测等任务。
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