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류준규 (서울과학기술대학교) 조정희 (한국과학기술연구원) 김재욱 (한국과학기술연구원) 정연주 (한국과학기술연구원) 박성식 (한국과학기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,114 - 2,118 (5page)

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This paper presents analyses of the performance of three different search algorithms, including random, greedy, and Bayesian, in the neural architecture search (NAS). To conduct this study, we used Autokeras, a keras-based AutoML framework, to search architectures of deep neural networks (DNNs) and deep spiking neural networks (SNNs). We evaluated the performance of NAS algorithms on searching deep SNNs and DNNs on CIFAR-10 datasets. Our experimental results showed that the Bayesian algorithm outperformed the other two in terms of accuracy, while the greedy algorithm achieved the best accuracy on DNNs. Our findings suggest that the Bayesian algorithm is promising in NAS for both DNNs and SNNs.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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