Core Concepts
複数目的の進化ニューラルアーキテクチャ検索におけるパレート順位付け分類器の重要性
Abstract
複数目的の進化ニューラルアーキテクチャ検索(NAS)において、ランクの混乱問題を緩和するために、パレート的なエンドツーエンドのランキング分類器を訓練し、複雑な多目的NASタスクを単純な分類タスクに変換する方法が提案されている。
提案手法は、他の方法よりもランクの混乱問題を緩和し、他の手法を上回る結果を示している。
パレート的な進化フレームワークとして設計された分類器により、効率と効果が向上している。
Stats
この提案手法はImageNetで最適な結果を達成しました。
CENAS-Aは最小限の#Paramsで最高の性能を発揮しました。
Quotes
"提案手法は、他の方法よりもランクの混乱問題を緩和し、他の手法を上回る結果を示しています。"
"パレート的な進化フレームワークとして設計された分類器により、効率と効果が向上しています。"