핵심 개념
신경 아키텍처 검색을 위한 다중 조건 그래프 확산 방법 소개
초록
논문 저자들과 소속 대학 소개
초록: 신경 아키텍처 검색의 중요성과 그래프 확산 기반 NAS 접근 방식 소개
서론: 신경망 아키텍처 설계의 수동적인 측면과 자동화의 필요성 소개
관련 연구: NAS의 다양한 방법론과 이에 대한 비교
배경: Denoising Diffusion Probabilistic Models 및 Conditional diffusion models 소개
방법: DiNAS 방법론 소개 및 그래프 확산 기반 NAS 접근 방식 설명
실험: 다양한 벤치마크에서의 실험 결과 및 성능 비교
결과: DiNAS의 효율성 및 성능 평가
통계
"우리의 방법은 0.2초 미만의 속도로 새로운 아키텍처를 생성합니다."
"우리의 방법은 150개의 쿼리로 최대 검증 정확도를 달성했습니다."
인용구
"우리의 방법은 완전히 차별화되며 외부 예측기의 필요성이 없습니다."
"우리의 방법은 새로운 아키텍처를 빠르게 생성하며 다양한 벤치마크에서 유망한 결과를 보여줍니다."