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商汤提出在反传中学习架构参数的SNAS

讲述:杜力大小:2.71M时长:01:58
为了寻找可以用在大规模数据集上的成熟的 AutoML 或神经网络架构搜索(NAS)解决方案,本文作者提出了一种经济的、端到端的 NAS:随机神经网络架构搜索 SNAS。
该方法在保持 NAS 工作流程完整性和可微性的同时,在同一轮反向传播中训练神经运算的参数和网络架构分布的参数。在使用 CIFAR-10 数据集进行的实验中,SNAS 在经过更少 epoch 迭代的情况下取得了当前最佳性能,而且其效果可以被迁移至 ImageNet。
据介绍,构建 SNAS 的一个关键的思想是,利用泛化损失中的梯度信息提高基于强化学习的 NAS 的效率,其反馈机制是由持续的奖励(reward)信号触发的。
为了能够与任意可微的损失函数相结合,搜索空间由一组服从完全可分解联合分布的 one-hot 随机变量表示,这些变量相乘作为掩码来选择每条边的运算。通过具体的概率分布来松弛网络架构的分布,可以使得在该搜索空间中的采样过程具有可微分性(Maddison et al.,2016)。有关它们参数的梯度被命名为“搜索梯度”,但不涉及基于策略梯度(policy gradient)的强化学习方法。
从全局的角度来看,除了使用训练损失作为奖励,SNAS 的优化目标与基于强化学习的 NAS 是相同的。具体而言,作者提出了与搜索梯度等价的策略梯度,说明了每个样本中损失的梯度如何被用来为所有的结构化决策分配信用度。以这种方式分配信用可以被解释为泰勒分解(Montavon et al.,2017a),它比存在延迟奖励的时序差分学习更高效(Arjona-Medina et al.,2018)。
在实验中,与 DARTS 和其它现有的 NAS 方法相比,SNAS 在测试误差、模型复杂度和搜索资源方面表现出了强大的性能。
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