Core Concepts
ECToNAS는 가벼우면서 비용 효율적인 진화적 교차 토폴로지 신경 아키텍처 검색 알고리즘입니다.
Stats
ECToNAS는 6 개의 표준 데이터 세트 (CIFAR-10, CIFAR-100, EuroSAT, Fashion MNIST, MNIST, SVHN)를 사용하여 알고리즘의 능력을 증명합니다.
ECToNAS는 후보 네트워크 간에 네트워크 가중치를 재사용하고 최종 아키텍처의 훈련을 검색 프로세스 내에 통합하여 훈련 시간을 약 80% 절약할 수 있습니다.
Quotes
"Neural architecture search is a specialised branch of automatic machine learning (auto ML) that aims to mitigate some of these problems by limiting the required amount of human expert knowledge."
"ECToNAS is a genetic algorithm that cyclically generates child populations Ci of neural network architecture candidates based off a number of parent networks Pi using mutation operations."