Conceitos essenciais
다중 목적의 차별화된 신경망 구조 탐색은 하드웨어 메트릭스와 성능 사이의 트레이드오프를 고려하여 한 번의 탐색 실행으로 여러 장치에 대한 대표적이고 다양한 아키텍처를 생성하는 혁신적인 NAS 알고리즘을 제안합니다.
Estatísticas
하드웨어 장치 최대 19개 및 3개의 목표로 방법의 효과와 확장성을 실험
다양한 하드웨어 장치, CNN 및 Transformer 아키텍처, ImageNet 및 기계 번역 데이터셋에서 실험
다중 목적 최적화를 위한 Pareto 프론트 프로파일링에 대한 새로운 NAS 알고리즘 제안
Citações
"우리의 기여는 다중 목적의 차별화된 NAS에 대한 원칙적이고 견고한 접근 방식을 제시한다."
"우리의 방법은 기존 MOO NAS 방법을 능가하며, 다양한 탐색 공간과 데이터셋에서 효율성과 성능을 보여준다."