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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 855 - 861 (7page)
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Neural Architecture Search (NAS) is cutting-edge technology in the machine learning community. NAS Without Training (NASWOT) recently has been proposed to tackle the high demand of computational resources in NAS by leveraging some indicators to predict the performance of architectures before training. The advantage of these indicators is that they do not require any training. Thus, NASWOT reduces the searching time and computational cost significantly. However, NASWOT only considers high-performing networks which does not guarantee a fast inference speed on hardware devices. In this paper, we propose a multi objectives reward function, which considers the network’s latency and the predicted performance, and incorporate it into the Reinforcement Learning approach to search for the best networks with low latency. Unlike other methods, which use FLOPs to measure the latency that does not reflect the actual latency, we obtain the network’s latency from the hardware NAS bench. We conduct extensive experiments on NAS-Bench-201 using CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet-16-120 datasets, and show that the proposed method is capable of generating the best network under latency constrained without training subnetworks.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Proposed Training-free Hardware-Aware Neural Architecture Search
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” arXiv:1512.03385, 2015.
Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam, “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” arXiv: 1704.04861, 2017.
Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , pp. 779-788, 2016.
Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg, “SSD: Single Shot MultiBox Detector,” in European Conference on Computer Vision, pp 21-37, 2016.
Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, and Ross Girshick, “Mask-RCNN,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2961-2969, 2017.
Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg, “SSD: Single Shot MultiBox Detector,” in European Conference on Computer Vision, pp 21-37, 2016.
Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, and Ross Girshick, “Mask-RCNN,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2961-2969, 2017.
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