#982
summarized by : Hirokatsu Kataoka
EcoNAS: Finding Proxies for Economical Neural Architecture Search

どんな論文か?

計算リソースを制限した状態でのNeural Architecture Search(NAS)の評価(EcoNAS)を行った。
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新規性

従来のNASによるアルゴリズムを網羅的に比較し、より効率的なNASの方策を検討したことが新規性である。信頼性の高い探索を残し、階層的な探索戦略を導入することでアーキテクチャ探索時間を削減した。

結果

約400分の1の探索時間で同等の精度を実現した。使用GPUで比較すると8 vs. 3150である。提案の探索戦略により、AmoebaNet/DARTSといった従来の探索時間は減るばかりか、精度が向上している。

その他(なぜ通ったか?等)