May, 2020

DARTS-ASR: 可微分的架构搜索用于多语言语音识别和适应

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TL;DR本文介绍了一种使用 DARTS-ASR 进行自动语音识别模型搜索的方法，并在多种语言和多种 ASR 设置中，相对于基线固定拓扑架构，在字符错误率方面取得了 10.2％和 10.0％的提升。
asrarchitecture searchdarts-asrmultilingualcharacter error rates
发现论文，激发创造
  • iDARTS: 随机隐式梯度可微架构搜索

    本文提出了一种基于内部权重和外部架构参数的梯度优化的不同 iable ARchiTecture Search (DARTS) 方法，该方法只依赖于内环优化所得到的解，并省略了优化路径。同时，我们提出了 iDARTS 方法来进一步减少计算要求，理论上表明该方法的架构优化预期收敛于一个稳态点。实验结果表明，我们提出的方法领先于基线方法，获得了最优的神经网络结构.

    Jun, 2021

  • 高效内存可微分 Transformer 架构搜索

    本文提出了一种结合可微分架构搜索（DARTS）和多分裂可逆网络的算法，以提高在序列到序列数据集上的性能，并优于传统 Transformers。

    May, 2021

  • 可微分架构搜索的理解和稳健性提高

    本文研究了 Differentiable Architecture Search 在新问题上失效的问题，发现了通过添加不同类型的正则化项可以改善其在架构空间中高验证损失曲率区域的性能，提出了几种简单的改进方案，实测表现更加稳健。这些观察结果适用于五种搜索空间，三个图像分类任务，以及稠密回归任务和语言建模任务。

    Sep, 2019

  • 让可微架构搜索更少局部化

    本研究针对 DARTS 的性能崩溃问题，提出采用更全局的优化方案，以更好地探索神经结构搜索空间，从而发现测试性能更佳、参数更少的神经网络架构。

    Apr, 2021

  • 可微架构搜索：DARTS

    本文介绍了一种基于可微分的连续松弛方法来应对体系结构搜索的可扩展性挑战，该方法可在 CIFAR-10、ImageNet、Penn Treebank 和 WikiText-2 等数据集中快速搜索高性能的卷积体系结构和循环体系结构。

    Jun, 2018

  • Single-DARTS: 实现稳定体系结构搜索

    本文提出 Single-DARTS，通过使用单级优化替换双级优化，显著减轻了性能坍塌，提高了体系结构搜索的稳定性，并在主流搜索空间上实现了最先进的性能。

    Aug, 2021

  • sharpDARTS: 更快更准确的可微架构搜索

    借助 Differentiable Architecture Search，本研究提出了 sharpDARTS 搜索方式，该方式在 CIFAR-10 数据集上取得了相对错误率 20-30% 的进展，并在模型大小相似的情况下创下了目前最先进的 1.93% 的验证误差和 25.1% 的 ImageNet top-1 误差，同时，通过 Differentiable Hyperparameter Grid Search 和 HyperCuboid 搜索空间的设计和优化，本研究也证明了 sharpDARTS 更具通用性，提出了 Max-W 正则化以解决 DARTS 在新领域中的泛化问题。

    Mar, 2019

  • 利用可微分结构搜索提升语音情感识别性能

    本篇论文提出了一种基于 DARTS 的 CNN 和 LSTM 联合结构的语音情感识别模型，实验表明该方法优于当前最佳结果。

    May, 2023

  • $Λ$-DARTS：通过对单元进行操作选择的协调来缓解性能崩溃

    通过理论和实证分析，发现 DARTS 算法中存在的权值共享框架以及极限收敛点限制了模型最优结构的选择，导致性能严重下降，提出了两个新的正则化项解决了上述问题。

    Oct, 2022

  • 图像分类中的 DARTS 微调

    我们提出了一种使用固定操作进行微调的方法，改进了现有方法并在多个数据集上取得了更好的分类准确性，同时在计算资源上取得了一个很好的折衷。

    Jun, 2020