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資源有效的神經架構

970   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:55:18
神經架構搜索(NAS)是費力的過程。與自動化NAS目標有關的先前工作主要是提高精度，但未考慮計算資源使用。本文提出資源有效的神經架構(RENA)的實施方式，這是使用強化學習的具有網絡嵌入的高效的資源受限NAS。RENA實施方式使用策略網絡處理網絡嵌入以生成新配置。本文還提出與圖像識別和關鍵詞檢測(KWS)問題有關的RENA實施方式的示例證明。在即使資源嚴重受限的情況下，RENA實施方式也可找到實現高性能的新型架構。對于CIFAR10數據集，測試的實施方式在計算強度大于100FLOP/byte時具有2.95％的測試誤差，并且在模型大小小于3M參數時具有3.87％的測試誤差。對于谷歌語音命令數據集，測試后的RENA實施方式實現了在無資源約束的情況下的最先進精度，并在資源嚴重受限的情況下優于優化的架構。
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