ABSTRACT:
訓練フリーNASの重要性と課題が示される。
RoBoTアルゴリズムの概要と特徴が述べられる。
INTRODUCTION:
ディープラーニングの進歩とNASの導入について言及。
訓練フリーNASの登場による計算コスト削減が説明される。
RELATED WORK:
訓練フリーNASやハイブリッドNASに関する先行研究が紹介される。
OBSERVATIONS AND MOTIVATIONS:
訓練フリーNASメトリクスの一貫性不足と真のパフォーマンス推定間隔に関する問題点が示される。
OUR METHODOLOGY:
RoBoTアルゴリズムの詳細な手法が説明され、重み付け組み合わせや推定間隔を克服する方法が提案される。
DISCUSSION AND THEORETICAL ANALYSES:
RoBoTアルゴリズムにおける理論的分析と期待パフォーマンスに関する議論が展開される。
EXPERIMENTS:
NASベンチマークでRoBoTアルゴリズムの実験結果が示され、他手法と比較して優れた性能を確認。
ABLATION STUDIES:
RoBoTパフォーマンスへ影響を与える要因について詳細な検証結果が提供され、理論的議論を裏付ける。
CONCLUSION:
RoBoTアルゴリズムの特徴や将来展望についてまとめられた結論部分。
Robustifying and Boosting Training-Free Neural Architecture Search
İstatistikler
訓練フリーNAS: 重要性は高く、計算コスト削減可能(Mellor et al., 2021)
Precision @ T値: 上位ランキング予測性能を評価(Duan et al., 2021)
BOHB: 大規模なハイパーパラメータ最適化(Falkner et al., 2018)
Alıntılar
"Neural architecture search (NAS) has become a key component of AutoML and a standard tool to automate the design of deep neural networks."
"To address these challenges, we propose the robustifying and boosting training-free NAS (RoBoT) algorithm."
"Our findings suggest that RoBoT is an appropriate choice for ensuring the robustness of training-free metrics while having the potential to boost performance."