AAAIJan, 2021

Hierarchical Differentiable Architecture Search： 释放搜索空间的枷锁

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TL;DR该研究提出了层级可微架构搜索 (Hierarchical Differentiable Architecture Search, H-DAS) 方法，旨在在单元层面和阶段层面上进行架构搜索，通过放宽单元层面的搜索空间，设计阶段层面的搜索规则和损失，有效提升了网络性能，实验证明该方法的有效性。
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发现论文，激发创造
  • Auto-DeepLab：用于语义图像分割的分层神经架构搜索

    本文通过搜索单元结构和网络结构两个不同的层次来提高图像分割性能，并设计出了一种有效的基于梯度的架构搜索方法，其结果表明，在不进行 ImageNet 预训练的情况下，Auto-DeepLab 可以达到最先进的性能水平。

    Jan, 2019

  • DrNAS: Dirichlet 神经架构搜索

    该研究论文提出了一种新的可微分架构搜索方法，通过分布学习问题来加以实现，并将连续松弛的架构混合权重视为随机变量，以 Dirichlet 分布进行建模，通过路径导数优化 Dirichlet 参数，并采用渐进学习方案消除了不同 iable NAS 的大内存消耗，在 CIFAR-10、ImageNet 和 NAS-Bench-201 等几个数据集上取得了最先进的结果。

    Jun, 2020

  • DCNAS：用于语义图像分割的密集连接神经架构搜索

    本研究提出一种名为 Densely Connected NAS (DCNAS) 的神经架构搜索框架，通过连接细胞并使用可学习的权重来引入密集连接的搜索空间，并通过路径和通道级别的抽样策略设计一个融合模块来降低搜索空间的内存消耗。DCNAS 搜索算法得到的体系结构在公共语义图像分割基准测试中的表现显著优于先前算法。

    Mar, 2020

  • 通过算子聚类进行层次化神经结构搜索

    通过发现算子相关性和复杂度差异对 DARTS 的遗传性问题进行了解决，提出了一种新的分级搜索算法，该算法用于不同的搜索空间中都能找到最佳的性能架构。

    Sep, 2019

  • 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

  • MGAS：用于高效和有效的神经网络的多粒度架构搜索

    多粒度架构搜索（MGAS）是一个统一框架，旨在全面且高效地探索多粒度搜索空间以发现既有效又高效的神经网络，并在模型性能和模型大小之间取得更好的平衡。

    Oct, 2023

  • 离散化差异的魔鬼：用单阶段搜索协议来强化可微 NAS

    神经架构搜索被广泛应用于各种计算机视觉任务，其中不可微分神经架构搜索是其中一个有前景的子领域。然而，基于梯度的方法受到离散化误差的影响，从而严重损害了获取最终架构的过程。我们的工作首次研究了离散化误差的风险，并展示了如何影响非规则化超网络。为了增强 DNAS 框架的鲁棒性，我们引入了一种新的单阶段搜索协议，不依赖于解码连续架构。我们的结果表明，这种方法在 Cityscapes 验证数据集的搜索阶段达到了 75.3% 的性能，并且在包含短连接的非稠密搜索空间上比 DCNAS 的最佳网络性能高 1.1%。整个训练过程只需 5.5 个 GPU 天，由于权重重用，获得了计算效率高的架构。此外，我们提出了一种新的数据集分割过程，大大提高了结果并防止了 DARTS 中架构退化。

    May, 2024

  • 神经网络设计的高效自动化：可微分神经架构搜索综述

    该论文综述了 Differentiable Neural Architecture Search (DNAS) 领域的最新进展，提出了一种基于挑战的分类方法，并探讨了 DNAS 对全局神经架构搜索领域的影响和未来研究方向。

    Apr, 2023

  • DDNAS: 文本分类离散可微神经构架搜索

    本文提出了离散可微分神经架构搜索新方法（DDNAS）进行文本表示和分类的优化，并采用互信息最大化的离散化层来对文本表示中的潜在分层进行建模。实验证明，DDNAS 可显著优于现有的最先进的 NAS 方法。

    Jul, 2023

  • DSNAS: 无需参数微调的直接神经结构搜索

    通过提出基于任务的端到端的 NAS 方法定义，我们提出了 DSNAS，一个高效的可微分 NAS 框架，不仅可以同时优化架构和参数，而且还可以减少模型训练时间，并在 ImageNet 数据集上达到了与现有方法同等的准确率。

    Feb, 2020