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神经网络结构搜索(NAS)简介

一般情况下,专家们会利用他们过去经验或技术知识来创建和设计神经网络。 在大部分行业,都会关注模型(这里不仅说执行还包括了开发)。 为了使神经网络泛化而不过度拟合训练数据集,找到最优结构是很重要。但是在生产力比质量更重要时代,一些行业忽视了他们模型,并且只满足于实现了他们目标第一个模型(能用就行)而没有进一步。 无论是在其和适应任何类型问题能力方面,还是在工程师处理非自动化任务所节省时间方面,这一趋势都显示了 NAS 可以带来潜力, NAS好处和限制 NAS 方法探索了许多具有可变复杂性潜在解决方案 虽然大部分工作可以自动化进行,但是定义如何找到和评估这些架构算法仍然是手工完成,并且需要微调。虽然缺乏领域知识不会影响架构。 领域知识贡献也不再是必不可少,而提高研究方法优势边更为重要。因此,NAS将为行业和公司带来更多灵活性,这些工具能够适应多种特定需求。

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华人博士提出few-shot NAS提升10倍

【导读】你能找到最优深度学习模型吗?还是说你会「堆积木」?最近,伍斯特理工学院华人博士在ICML 2021上发表了一篇文章,提出一个新模型few-shot NAS提升10倍,准确提升20%! 在 ImageNet 上,few-shot NAS 发现模型在600 MFLOPS 上达到近80.5% top-1准确,在238 MFLOPS 下达到77.5% top-1准确。 并且 few-shot NAS 相比one-shot NAS 能够极其有地改善排名预测。此外,它还可以广泛适用于所有现有 NAS 方法。 应用这种few-shot方法可以提高使用超网络(如 AttentiveNAS 和 AlphaNet)各种神经结构搜索算法搜索。 她对设计系统机制和策略感兴趣,以处理新出现应用程序在成本、性能和方面平衡。具体来说,我参与过与云/边缘资源管理、大数据框架、深度学习推理、分布式训练、神经架构搜索和 AR/VR 相关项目。

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    另一种可微架构搜索:商汤提出在反传中学习架构参数SNAS

    ;而最高 ENAS(Pham et al.,2018)能够像 NEAT 一样同时学习最优参数和网络架构。 然而,由于 NAS 被建模为一种马尔科夫过程,它会用时序差分(TD)学习(Sutton et al.,,1998)将信用度(credit)分配给结构化决策,其和可解释性会受到延迟奖励影响(Arjona-Medina 构建 SNAS 一个关键思想是,利用泛化损失中梯度信息提高基于强化学习 NAS ,其反馈机制是由持续奖励(reward)信号触发。 该信用分配机制进一步增加了局部可分解奖励,从而实现了对资源约束。 研究还表明,SNAS 子网络在搜索过程中能够保持验证准确,而基于注意力机制 NAS 需要经过参数再训练才能与之相匹敌,SNAS 在大数据集上显示出向高 NAS 发展潜力。

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    华人博士提出few-shot NAS提升10倍

    最近,伍斯特理工学院华人博士在ICML 2021上发表了一篇文章,提出一个新模型few-shot NAS提升10倍,准确提升20%!看来「调参侠」们又要紧张了! 在 ImageNet 上,few-shot NAS 发现模型在600 MFLOPS 上达到近80.5% top-1准确,在238 MFLOPS 下达到77.5% top-1准确。 并且 few-shot NAS 相比one-shot NAS 能够极其有地改善排名预测。此外,它还可以广泛适用于所有现有 NAS 方法。 应用这种few-shot方法可以提高使用超网络(如 AttentiveNAS 和 AlphaNet)各种神经结构搜索算法搜索。 她对设计系统机制和策略感兴趣,以处理新出现应用程序在成本、性能和方面平衡。具体来说,我参与过与云/边缘资源管理、大数据框架、深度学习推理、分布式训练、神经架构搜索和 AR/VR 相关项目。

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    你所需要知道关于AutoML和NAS知识点

    既简单又有。 那么AutoML和NAS是如何起作用呢?如何使用这种工具? Neural Architecture Search 神经网络架构搜索,简称NAS。 使用了450个GPU,并花费了3-4天时间训练才找到一个出色网络架构。因此,NAS方面很多研究都集中于如何提高搜索过程上。 这种方法虽然不会缩小搜索空间,但是能让搜索以更智能方式完成。 SMBO基本意思是:从简单开始,而不是立即尝试所有可能。PNAS这种方法NAS8倍。 作者假设是NAS计算瓶颈在于对每个模型进行收敛训练,然后测试其准确,然后就丢弃训练过权重。 因此,每次训练新模型时候,实际上都进行了迁移学习,这样收敛速度会非常快。 下表显示了使用单个1080Ti GPU进行半天训练后ENAS要高得多。 ?

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    兼具one-shot与传统NAS优点,Few-shot NAS入选ICML 2021

    把 supernet 拆分成更多 sub-supernets 会更好进行网络架构性能预测,从而让网络架构搜索更有NAS 36倍,这个是很难被接受。 所以,在引入权重迁移技术之后,few-shot NAS 会被大大提升。 实验 首先我们把多个 sub-supernets 思想用 NASBench-201 来详细测试了一遍。 图5: 通过使用5个sub-supernets,对比于one-shot NAS (蓝色),few-shot NAS减少了supernet近似误差,所以few shot NAS搜索结果(黄色)大幅度接近传统 届时,我们将对few-shot NAS工作原理,应用场景,以及实验果进行全面系统介绍,展示及分析。此外,我们也将会对我们团队近些年NAS工作进行一个简单梳理与总结。

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    谷歌大脑提出:基于NAS目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN

    △ 看不清请把手机横过来 它准确和速度都超过了大前辈Mask-RCNN;也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD。 模型叫做NAS-FPN。 两个都是简单、高运算,不会附加任何带训练参数。 一个Cell就这样合并出来了,但这只是中间结果。把它加到刚才输入列表里,和其他特征层排在一起。 然后,就可以重新选两个特征层,重复上面步骤一、二、四,保持分辨不变。 (团队说,如果要避免选到相同分辨两个特征层,就不要用步长8。2和4是比较合适步长。) 就这样,不停地生成新Cell。 团队设定了Early Exit (提前退出) 机制,用来权衡速度和准确。 最终发布NAS-FPN,是AI跑了8,000步之后,选取最末5个Cell生成网络。回顾一下: ? 那么,用COCO test-dev数据集,和那些强大前辈比一比高清大图检测果。 比赛结果发布: ?

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    超越Mask-RCNN:谷歌大脑AI,自己写了个目标检测AI

    △ 看不清请把手机横过来 它准确和速度都超过了大前辈Mask-RCNN;也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD。 模型叫做NAS-FPN。 两个都是简单、高运算,不会附加任何带训练参数。 一个Cell就这样合并出来了,但这只是中间结果。把它加到刚才输入列表里,和其他特征层排在一起。 然后,就可以重新选两个特征层,重复上面步骤一、二、四,保持分辨不变。 (团队说,如果要避免选到相同分辨两个特征层,就不要用步长8。2和4是比较合适步长。) 就这样,不停地生成新Cell。 团队设定了Early Exit (提前退出) 机制,用来权衡速度和准确。 最终发布NAS-FPN,是AI跑了8,000步之后,选取最末5个Cell生成网络。回顾一下: ? 那么,用COCO test-dev数据集,和那些强大前辈比一比高清大图检测果。 比赛结果发布: ?

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    谷歌大脑提出NAS-FPN:这是一种学会自动架构搜索特征金字塔网络

    目前 NAS-FPN 实现了优于当前最佳目标检测模型准确和延迟权衡 目标检测中神经架构搜索 特征金字塔网络(FPN)是目标检测中生成金字塔形状特征表示代表性模型架构之一。 组合不同尺度可能连接数量随着网络层数增加呈指数级增长。最近,神经架构搜索算法在巨大搜索空间中有地发现了用于图像分类高性能架构。为了实现这个领域结果,Quoc V. NAS-FPN 与 RetinaNet 框架中若干骨干模型相结合,实现了优于当前最佳目标检测模型准确和延迟权衡。 方法 本文中方法基于 RetinaNet 框架 [23],因为该框架简单、高。 图 7:NAS-FPN 架构图。每个点代表一个特征层,同一行特征层具有相同分辨,分辨由下往上递减。箭头表示内层之间连接,该图结构是输入层位于左侧。

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    一文看懂深度学习新王者「AutoML」:是什么、怎么用、未来如何发展?

    接下来,就要训练这个新网络,让它收敛,得到在留出验证集上准确。这个准确随后会用来通过策略梯度更新控制器,让控制器生成架构水平越来越高。 过程如下图所示: ? 这个过程很直观了。 也就是说,对于除了Google之外普通贫民用户们,这种方法还是门槛太高、太低。 ? NAS领域最新研究,就都在想方设法让这个架构搜索过程更高。 SMBO基本上都是在讲:相比于一次尝试多件事情,不如从简单做起,有需要时再去尝试复杂办法。这种PANS方法比原始NAS高5到8倍,也便宜了许多。 下面这张表格表现了ENAS,而这只是用单个1080TiGPU训练半天结果。 ? △ ENAS表现和 深度学习新方法AutoML 很多人将AutoML称为深度学习新方式,认为它改变了整个系统。

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    AutoML综述更新 【AutoML:Survey of the State-of-the-Art】

    ,进而加快搜索。 最朴素想法就是训练这个模型直到收敛,然后在验证集上看他结果怎么样,但是这样既耗时又耗资源。所以需要一些提高方法,下面只是做简单总结,具体细节详见论文。 虽然每个论文使用硬件设备都不太一样,但是大致上我们还是能看到Gradient descent-based methods是非常高,不仅使用资源少,而且果还很不错,这也是为什么很多后续NAS工作都是沿着这个思路做 很多NAS算法都基于这些数据集来验证他们算法性,而且使用这些数据集不需要我们在训练和评估搜索到网络结构了,也更高了。 4.2 Two-stage vs. 最近有不少论文将NAS和meta-learning做了结合,也都取得了不错果;二是新数据标签不完整,这就涉及非监督学习,何凯明团队最新研究成果UnNAS发现非监督NAS也能取得不错甚至比监督NAS

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    论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing

    Summary 本文提出超越神经架构搜索(NAS神经架构搜索(ENAS),这是一种经济自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS,克服了NAS算力成本巨大且耗时缺陷 作者研究目标 设计一种快速有且耗费资源低用于自动化网络模型设计方法。 主要贡献是基于NAS方法提升计算,使得各个子网络模型共享权重,从而避免低从头训练。 Problem Statement 问题陈述,要解决什么问题? 本文提出方法是对NAS改进。 但是即便果不如NAS,但是ENAS果并不差太多,而且训练大幅提升。 下图是生成宏观搜索空间。 ? Conclusion ENAS能在Penn Treebank和CIFAR-10两个数据集上得到和NAS差不多果,而且训练时间大幅缩短,大大提升。

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    CVPR2019 论文:NAS-FPN: 基于神经架构搜索FPN

    具体细节: 1.所用方法 为了寻找到更优FPN,论文中提出了利用神经架构搜索(NAS),NAS在给定搜索空间中选择最佳模型结构训练控制器。 步骤如下: 第一步:从输入中选一个特征层; 第二步:从输入中再选一个特征层; 第三步:选择输出特征分辨; 第四步:选择一种二进制运算,将第一步和第二步中选择特征层(用第三步中选择分辨)合并起来 [image.png] 第四步中所提到二进制操作,作者们主要设计了两种sum和global pooling, 这两种操作简单高且不添加任何额外可训练参数。 结构形图: 每个点代表一个feature layer,同一行中每个feature layer具有相同分辨,分辨自下而上不断降低 箭头代表是内部之间连接; 输入层在左侧,用绿色圆圈表示输入, (论文中使用是图f中NAS-FPN) [image.png] [image.png] 方法果 基于NAS-FPNRetinaNet网络模型与其他流行模型在数据集COCO上对比: [image.png

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    CVPR 2021 | AttentiveNAS:通过注意力采样改善神经架构搜索

    在 OFA 和 BigNAS 在训练超网络采样技巧上,进一步提出了基于帕累托感知采样策略,提高了超网训练,并取得了 SOTA 结果。 近年来,BigNAS 等两阶段 NAS 将模型训练和搜索过程解耦,取得了良好搜索。两阶段 NA S在训练过程中需要对搜索空间进行采样,这直接影响最终搜索模型准确性。 然而,网络规模和计算成本快速增长给将DNNs引入边缘设备带来了很大挑战。设计精确而高网络是一个重要而具有挑战性问题。 神经结构搜索(NAS)为高神经网络设计提供了一个强大自动化工具。 第二阶段利用典型搜索算法,如进化算法,在各种资源约束下找到性能最佳模型。 这种NAS范式提供了最先进经验结果,具有很高搜索。 两阶段NAS成功很大程度上依赖于第一阶段候选网络训练。 更具体地说,搜索阶段关注是位于准确性和推理帕累托前沿网络集合,而训练阶段并不是为了改进帕累托前沿而进行,对每个网络候选对象都同等重要。

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    NAS挑战和解决方案—一份全面综述

    NAS需要在有限计算资源达到最好果,同时尽可能将更多步骤自动化。 PC-DARTS致力于减少显存占用、提高搜索,进行快速大batch搜索。设计了基于channel采样机制,每次只有一部分channel会用来进行训练。 通过这种方法,可以避免让每个子网络从头开始训练,可以更好地提高网络搜索。 不完全训练策略也是用很多,让候选网络rank过程变得非常有。 基于梯度优化方法(如DARTS)与其他策略相比,可以减少搜索代价,有很多工作都是基于DARTS进行研究。 还有一个需要注意问题就是权重共享,尽管这个策略可以提高NAS搜索算法,但是越来越多证据和研究表明权重共享策略会导致次优候选网络架构排名。

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    关于AutoML和神经结构搜索,你需要知道这些

    image.png 建筑搜索研究进展 美国宇航网论文是进步非常快,因为它为深入研究提供了一个新方向。不幸是,Google之外普通用户无法访问它,也很低。 使用450 GPU需要3-4天才能找到那个伟大建筑。因此,NAS许多最新研究都集中在提高这一过程上。 SMBO基本上是说:与其一次尝试所有事情,不如让我们从简单开始,只有当我们需要时候才变得复杂。这种PNAS方法是原始NAS5-8倍(因此成本更低)。 有神经结构搜索(ENAS)这是试图使通用架构搜索更高另一次尝试,这一次对于使用GPU普通从业者来说是可用。 论文中表格显示了ENAS有多高,用一台1080 TiGPU进行半天训练。

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    90后华人教授夫妇斩获IEEE最佳论文和ACM Demo冠军!团队1年连发4篇Nature子刊

    可以说是极大提升了神经网络使用和设计。 在ImageNet上实验也证明了采用协同搜索NAS可以在精度不变情况下,吞吐量提高35.24%,能量提高54.05%。 论文成果经过两年时间检验后,最近获得两项大奖。 4、使用强化学习最大化pipeline来更新控制器参数 在重组和更新控制器时,由于我们生成目标是找到更高硬件利用子网络,所以采用策略是最大化平均硬件利用。 通过这种迭代方式,准确将会不断提升,并且找到一个最佳硬件设计。 和以往研究不同是,文中提出RNN控制器集成了多个RNN单元,能够同时对两个层进行优化,在和准确之间更好地权衡和优化。 在CIFAR-10和ImageNet上准确性、pipeline、吞吐量和能对比 通过在快速搜索层面进行有早期阶段修剪,协同搜索可以极大地加快搜索过程,并在CIFAR-10和ImageNet

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