万字解读商汤科技pk10最牛稳赚5码计划ICLR2019论文:随机神经网络结构搜索

本文作者对NAS使命中强化学习的功率进行了深化考虑,从理论上给出了NAS中强化学习收敛慢的原因。该论文提出了一种全新的经济、高效且主动化程度高的神经网络结构查找(NAS)办法。他们经过深化剖析NAS使命的MDP,提出了一个更高效的办法——随机神经网络结构查找,从头建模了NAS问题。与依据强化学习的办法(ENAS)比较,SNAS的查找优化可微分,查找功率更高。与其他可微分的办法(DARTS)比较,SNAS直接优化NAS使命的方针函数,查找成果误差更小。此外,依据SNAS坚持了随机性(stochasticity)的优势,该论文进一步提出一同优化网络丢失函数的希望和网络正向时延的希望,主动生成硬件友爱的稀少网络。

在这儿,作者挑选了另一种可微化近似办法,重参数法(reparameterization)。这是一种在其时深度生成式模型(Deep Generative Model)中被验证有用的办法。详细来说,在完成一个离散散布时,有一种办法是先采样与该one-hot vector维度相同数量的接连均匀散布(uniform distribution)的随机变量,将他们经过Gumbel改换转为Gumbel随机变量,并从中挑选最大的那一维度(argmax)取为1,其他维度为0。这个改换被称为Gumbel-max。这样采样的随机变量的散布与该离散散布相同,而离散散布的参数也就转化为了Gumbel max中的参数,完成了对该离散散布的重参数化。

经过2.1和2.2,咱们取得了一个表达NAS使命的随机神经网络,界说了它的丢失函数。接下来咱们要处理的问题就是,怎么核算这个丢失函数对网络结构参数α和神经改换参数θ的梯度。

当与2.4中说到的网络正向时延向结合时,(17)中说到的得分会有一个赏罚项的弥补,而这个赏罚项由于2.4中介绍的(16)的线性可分性相同能够解说为一种一阶泰勒打开。

4.6 CIFAR-10搜得成果网络对ImageNet的拓宽

比较显着的是,这个得分能够被解说为一个关于得分 的一阶泰勒打开(Taylor Decomposition)。关于cell中的某一个节点xj,它会集合一切从输出边回传的奉献 ,并把它依照的权重分配到它的一切输入边 (i,j)。又由(10)咱们知道,分配在 (i,j)上的奉献会依据随机变量Zi,j来进行分配,当Zi,j无限趋近于one-hot时,奉献会彻底被分配到被挑选的那个神经改换。

相较于其他NAS办法中依据必定规矩发生子网络的办法,作者提出了一套愈加主动的网络拓扑结构演化办法,在优化网络准确率的一同,约束了网络结构的杂乱度和前向时延。信任跟着这一研讨的不断深化,咱们会看到更多SNAS在大数据集、大网络以及其他使命中的开展。

其间,假如每个网络的正向时延能够在详细布置的硬件上测得,关于的优化能够运用战略梯度的办法。但假如说关于网络查找的意图更倾向于多种硬件通用,这个正向时延能够经过在神经网络规划中广泛运用的量值来近似[10,11]。

图16: SNAS搜得的cell与其他NAS办法及人工规划结构在CIFAR上的比照

[8] Chris J Maddison, Andriy Mnih, and Yee Whye Teh. The concrete distribution: A continuous relaxation of discrete random variables. In ICLR, 2017.

2)在所给定练习集上练习这些网络至收敛,

2.2 用随机神经网络表达NAS使命

在本章节接下来的部分,咱们先介绍一些强化学习范畴的布景,解说一条动作序列的得分是怎么被分配到每一次动作上的,以及推迟奖赏为什么造成了这种得分分配的低效。

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3.2 SNAS与DARTS的联系

本文作者的第三条insight是,agent关于这些杂乱网络的偏好,一方面来自于在优化方针中并没有一个关于前向时延的约束,另一方面来自于在终究网络的选取中仍然有不在优化方针中的人工操作(如在DARTS中,每个中心节点强制要求挑选top-2权重的输入边上的top-1权重的非0神经改换),因而在整个网络结构查找的进程中并不能主动完成网络的稀少化,也就是说有一些查找空间在终究被抛弃了。

3. 深度探求

与DARTS相同,作者将SNAS搜得的cell堆叠起来,在CIFAR-10上从头练习参数,取得了state-of-the-art的精度,如图16所示。

4)依据测验准确率挑选网络结构,

1.3 推迟奖赏中的奉献分配

也就是说,agent关于某一状况的价值的评价依据它对该状况将来状况的评价。值得注意的是,(1)中TD的回传是一个部分的回传,并不会在一个回传就完成将终究一个状况的信息传递注册送白菜无需申请到之前的每一个节点。这是一个很极点的比方,agent对st的价值评价,彻底取决于st+1,在一次更新中,信息只会向前传递一步。依据动态规划,假如只要这一条trajectory是或许的,这个传递的总时刻就是这条trajectory的长度。当或许呈现trajectory超越一条时,就需求依据呈现的概率来取希望。

5. 结语

在1.2中,咱们介绍了MDP建模中,在查找前期TD Learning由于价值评价还没来得及回传到浅层的动作,它们被分配的奉献并不合理。在1.3中,咱们介绍到虽然这个不合理终究能够被批改,整个批改的进程却需求比较长的时刻。而SNAS中的奉献分配从最开端就是合理的,并且每一步都是合理的,因而走运的避开了这项时刻本钱。

随机神经网络结构查找(SNAS)是一种高功率、低误差、主动化程度高的神经网络结构查找(NAS)结构。作者经过对NAS进行从头建模,从理论上绕过了依据强化学习的办法在彻底推迟奖赏中收敛速度慢的问题,直接经过梯度优化NAS的方针函数,确保了成果网络的网络参数能够直接运用。

由于SNAS直接优化NAS的方针,作者从SNAS的建模动身,对DARTS的这一近似作出了概率建模下的解说:这种接连化的近似能够被理解为是将(12)中 的大局希望直接分化到每一条输入边上,核算了一个解析的希望

[9] Eric Jang, Shixiang Gu, Ben Poole. Categorial Reparameterization with Gumbel-Softmax. In ICLR, 2017.

强化学习的方针函数,是将来得分总和的希望。从每一个状况中动作的视点来说,agent应该尽量挑选长时刻来说带来最大收益的动作。可是,假如没有辅佐的猜测机制,agent并不能在每一个状况猜测每一个动作将来总得分的希望。TD Learning就是用来处理这个问题,猜测每一个动刁难将来总得分的奉献的。TD(0),一种最根本的核算每一个状况上的总得分希望()的TD Learning,如以下公式所示:

图2: NAS是一个断定环境中的彻底推迟奖赏使命。在这个DAG中,方框表明节点,详细的物理意义是feature map。不同色彩的箭头表明不同的operations。s表明其时网络结构状况,a表明每一步的动作,r表明得分。只要在网络结构终究断定后,agent才干取得一个非零得分acc

这是一个十分常见的生成式模型(generative model)的方针函数。因而咱们能够运用生成式模型中的一些办法,从头表明 . 比方将 建模成一个fully factorizable的散布

原标题:万字解读商汤科技ICLR2019论文:随机神经网络结构查找

[3] Hanxiao Liu, Karen Simonyan, and Yiming Yang. DARTS: Differentiable architecture search. In ICLR, 2019.

图4: 在延时奖赏的游戏Bowling和Venture中,依据微分的奉献分配办法RUDDER收敛速度显着快于依据TD和MC的办法,图片来自 [7]

图12展现了SNAS在较强延时赏罚下的normal cell和reduction cell的演化进程。能够看到的是,在查找的十分前期,大部分的边就因而被主动删去了。有两点比较有意思的调查:

[11] Ningning Ma, Xiangyu Zhang, Hai-Tao Zheng, and Jian Sun. Shufflenet v2: Practical guidelines for efficient cnn architecture design. arXiv preprint arXiv:1807.11164, 2018.

他们提出的处理办法是用一个神经网络来拟合每条trajectory的总得分,并经过这个神经网络里的梯度回传来将得分分配到输入层的一切状况中,绕过TD和MC。咱们持续回到建立CNN的比方,假如要完成这个办法,就需求构建一个新的神经网络,它的输入是表达网络结构的编码(encoding),输出是猜测的该网络结构的精度。

1)由已知的神经改换(operations)如卷积(convolution)池化(pooling)等规划一些拓扑结构,

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2)推迟奖赏会给指数级多的状况的MC价值评价带来颤动。

1)推迟奖赏会指数级延伸TD的收敛需求的更新次数;

1.1 NAS中的MDP

图3: 在TD Learning中,agent关于某一状况价值的评价依据它对将来状况的评价,图片来自 [6]

4.3 查找进程中的网络演化

2)在normal cell中终究学习的成果是主动发生了每个节点有且仅有两条输入边的拓扑结构,这说明ENAS和DARTS中做top-2的挑选有必定的合理性。但在reduction cell中终究的成果是有一半的节点没有被运用,这对之前人工规划的子网络生成规矩提出了应战。

图5: 依据强化学习的NAS的前向和后向,网络结构战略的后向需求运用TD来做奉献分配,收敛速度不能确保,资源耗费大

像(1)这种动态规划的部分信息传递带来的危险就是,当将来某些状况的价值评价呈现误差时,它曩昔的状况的价值评价也会呈现问题。而这个误差只能经过更屡次的动态规划来批改。

而第二条insight来自于咱们在1.1中介绍的,NAS使命的状况搬运是断定的。在断定性的环境中,一条状况动作序列呈现的概率能够表达为战略函数概率π的连乘

这是一个在之前断定神经层上的一个随机的线性改换。将它考虑进来,咱们能够进一步完善SNAS的方针函数

由于SNAS被定位为通用神经网络结构查找办法,在构建母图时,作者采用了与ENAS及DARTS相同的办法。这体现在:

图13: 较弱时延赏罚下查找出的网络结构,(a): normal cell,(b): reduction cell

Reference

从图10能够看到,SNAS中发生的子网络能够坚持查找时的测验集准确率,而DARTS的成果并不能。Liu et al. 提出的处理方案是,从头练习子网络100个epoch。当把这部分时刻相同算进去,再外加上DARTS没有最优的确保或许需求练习多个网络再进行挑选,(如原文中Liu et al. 查找了十次挑选其间最好的,)SNAS的实践查找功率远高于DARTS。

图11: SNAS与DARTS查找收敛后网络结构散布的信息熵

在经典的依据强化学习的NAS办法中,agent的丢失函数和网络自身的丢失函数并不连通:

其间,为了与MDP的建模区分隔,咱们用决议计划z来替换动作a。将(6)或许(7)带入(5)中,咱们得到了一个新的方针函数

图9: SNAS, ENAS和DARTS在查找中的validation accuracy跟着练习epoch数的改动

关于推迟奖赏,RUDDER[7]经过一系列严厉的证明,得到了如下结论:

其间,进程5需求耗费许多的人力和时刻,并且人在探求网络结构时更多的来自于经历,缺少清晰理论指导。将该进程主动化,转交给agent在trial and error中不断优化网络结构,便是NAS的中心意图。

一同,在构建子网络的进程中,作者发现,相同练习150个epoch,SNAS的网络结构散布,相关于DARTS中的softmax,对每条边上的决议计划愈加断定。图11展现了这两个散布的信息熵(entropy)的比照,SNAS的熵小于DARTS。

咱们简略总结一下,就是,NAS是一个断定环境中的彻底推迟奖赏的使命。(A task with fully delayed reward in a deterministic environment.)怎么运用网络结构状况改动的断定性,将鄙人一个章节被评论。

4.5 CIFAR-10搜得成果网络的评价

因而相较于在每一条输入边上优化一个大局的网络正向时延,咱们只需求优化每条边上自己对时延的奉献量。假如回到之前奉献分配的语境,大局的时延赏罚C(Z)被线性分配到了每一条边的决议计划Zi,j上,这有利于进步收敛功率。又由于(16)是一个线性的改换,咱们既能够用重参数化核算 的希望,也能够用战略梯度的办法。

[6] Richard S Sutton, Andrew G Barto, et al. Reinforcement learning: An introduction. MIT press, 1998.

在一些情况下,咱们会用战略函数(policy,π)来表达agent在每个状况上动作的散布。该进程中agent的总得分,也就是建立的网络在测验集上的精度(accuracy),经过强化学习(Reinforcement Learning)这种通用黑盒算法来优化。可是,由于强化学习自身具有数据运用率低的特色,这个优化的进程往往需求许多的核算资源。

本文作者提出,这一采样进程能够经过将网络结构散布融合到母网络以构成随机神经网络(Stochastic Neural Network, SNN)来完成。详细来说,从母网络中发生子网络,能够经过在母网络的每一条边的一切或许神经改换的成果后乘上一个one-hot向量来完成。而关于子网络的采样,就因而天然转化为了对一系列one-hot随机变量的采样

1)来自于蓝色节点即输入节点的边在reduction cell中直到80个epoch之后才呈现,这意味着在前80个epoch中reduction cell都是被越过的,直到需求时它才被引进。

2.4 网络正向时延赏罚与网络稀少化

在SNAS之前,Liu et al. 提出了一种可微分的神经网络结构查找,DARTS。不同于SNAS中经过完好的概率建模来提出新办法,DARTS将网络结构直接近似为断定性的接连权重,类似于注意力机制(attention)。在查找进程中,表达这个softmax接连权重的参数α与网络神经改换的参数θ一同被更新,彻底收敛之后挑选α的argmax建立子网络,再从头练习θ。

与(9)不同的是,在本文作者从头建模的方针函数(8)中,表达网络结构散布的参数 α 和网络改换的参数 θ 被统一在了一同,这就为一次后向一同更新α和θ供给了或许,也就是说有或许完成在更新θ的一同将可微的总得分分配到每一条边的决议计划上。可是,要到达这个意图,咱们首要需求将网络结构散布构建进神经网络的核算图里,以在一次前向中完成对子网络结构的采样。

那么,商汤科技最新论文终究针对已有的问题有了哪些优化,以下是研讨院团队对这一论文的详细解读。

假如咱们假定每一次动作是彼此独立的,这个分化能够写成

本文作者的要害insight来自于发现了NAS使命的MDP的特殊性。图2展现了一个NAS的MDP的完好进程。能够看到的是,在每一个状况(state)中,一旦agent发生了动作,网络结构状况的改动是断定的。而在一个网络被彻底建立好并练习及测验之前,agent的每一个动作都不能取得直接的得分奖赏。agent只会在整一条动作序十大时时彩正规平台列(trajectory)完毕之后,取得一个得分。

因而他们的核算图也不需求连通。图五展现了一个依据强化学习的NAS中agent和网络交互前向(forward)及各自后向(backward)更新的进程。

4.2 查找完毕直接发生子网络

图1展现了依据人工的神经网络结构规划和NAS的比照。

图6: SNAS中子网络的采样及前向进程。左面DAG为母网络,中心的矩阵表明每次在母网络每条边上采样的决议计划z,右边为这次采样的子网络。

图8: DARTS中的前向和后向,由于并没有子网络采样的进程,优化的丢失函数并不是NAS的方针函数

[10] Ariel Gordon, Elad Eban, Ofir Nachum, Bo Chen, Hao Wu, Tien-Ju Yang, and Edward Choi. Mor- phnet: Fast & simple resource-constrained structure learning of deep networks. In CVPR, 2018.

经过拉格朗日改换(Lagrangian transformation),咱们能够将(14)转化为对网络正向时延的赏罚

1. 布景

在[7]的试验中,这种经过额定练习一个可微分的总得分函数来分配奉献的办法,体现出了十分显着的收敛速度进步,如图4。可是,这个额定的神经网络需求额定的数据和额定的练习,并且它能否收敛到实在的总得分并没有确保。更重要的是,这个神经网络回传的梯度分配的奉献是否合理,在一般推迟奖赏的使命中只能有一个现象级的评价,可解说性有限。

从ENAS开端,在极致紧缩查找资源本钱的方向上,比较常见的办法是先查找少数的cell,再把它们堆叠起来,从头练习。为了和现有的通用NAS办法进行公正的比照,本文作者也采用了相同的办法,在一张GPU上针对CIFAR-10使命查找cell结构。

图12: 在较强时延赏罚下的normal cell和reduction cell的演化进程

在人的片面认知中,建立神经网络结构是一个从浅层到深层逐层挑选神经改换(operations)的进程。 比方建立一个CNN的时分需求逐层挑选卷积的kernel巨细、channel个数等,这一进程需求接连决议计划,因而NAS使命天然的被建模为一个马尔科夫决议计划进程(MDP)。

当咱们把(2)代入(1)之中,咱们会发现,依据TD Learning的价值评价,在TD learning的前期,当正确的奉献分配还没有从终究网络结构状况传到决议浅层网络的动作时,由于环境自身没有反馈给这一步的得分,浅层网络被分配到的奉献接近于0,这是一个天然的误差。当然,如1.2中介绍,这个误差也能够经过规划各种办法结合Monte Carlo的猜测来补偿,可是彻底推迟奖赏关于MC办法来说又会带来的颤动,并不利于的收敛。

[2] Hieu Pham, Melody Y. Guan, Barret Zoph, Quoc V. Le, and Jeff Dean. Efficient neural architecture search via parameter sharing. In ICML, 2018.

作者在试验中测验了三种不同程度的时延赏罚:

NAS日益成为主动机器学习(AutoML)中的热点问题之一,经过规划经济高效的查找办法,主动取得泛化能力强、硬件友爱的神经网络结构,能够许多下降研制本钱,解放研讨员的创造力。

[1] Barret Zoph and Quoc V Le. Neural architecture search with reinforcement learning. In ICLR, 2017

简略来说,MDP建模的是一个人工智能agent和环境交互中的agent动作(action,at)和环境状况改动(state transition)进程。回到建立一个CNN的比方来说,环境便是对网络结构的笼统,状况(state,st )表明的是其时现已挑选了卷积办法的一切层,而动作表明的是鄙人一层中要选怎样的卷积。

3)较强时延赏罚下能够直接删去中心节点,查找成果如图15。能够看到节点2、3的输入边被彻底删去。一同,由于输入节点 k-1 无输出边,整个cell的拓扑结构被大大简化。

1)在模块(cell)根本母图中,规划了超越一个输入节点(input node),表明该cell的输入来自于之前哪些模块的输出,因而包含了发生cell之间的skipping和branching的或许;

将(3)和(4)结合起来看,咱们发现

其间表明的是trajectory, 是网络参数,或许更详细的说是一切或许神经改换的参数。

假如说L关于每一个Z都是线性的,(19)与(18)就是等价的。可是由于规划了 ReLU-Conv-BN 的堆叠,带来了非线性,这两个方针并不等价。

2)中等时延赏罚与较弱时延赏罚比较下降了网络的深度和网络参数量,并且带来了更高的准确率(见4.5章),体现出了必定的正则作用。查找成果如图14。

4.1 CIFAR-10上的查找功率

这能够从必定程度上解说为什么SNAS的查找比依据强化学习的查找收敛快。与1.3中说到的RUDDER比较,SNAS运用了NAS使命的特殊性,建立了一张连通网络结构散布 p(z) 和使命环境也就是网络结构的核算图,使得总得分函数天然可微,并且奉献分配合理可解说。

图10: SNAS与DARTS在查找收敛时的准确率和直接发生子网络的准确率比照

3.1 SNAS中的奉献分配

1)较弱时延赏罚是一个时延赏罚的鸿沟值,由它搜出的网络会呈现边的主动删去,查找成果如图13。其时延赏罚小于这个值时,时延赏罚更多的体现在对每条边上的简略神经操作的偏好上。

1.2 TD Learning与奉献分配

2.1 从头建模NAS

2. 办老时时彩计划软件

在之前的介绍中,虽然在2.1中说到了SNAS中运用了得分的可微功能够处理1.3中说到的在NAS这个彻底延时奖赏使命中TD Learning或许会遇到的问题,这种得分分配仍然是一个黑盒。为了进步办法的可解说性,作者经过数学推导,证明了SNAS顶用来更新Pα(z) 的梯度的希望在战略梯度中的等价办法,每一条输入边(i,j)上的决议计划Z(i,j) 被分配到的得分为

为了直观体现3.2中说到的第二个问题,即DARTS终究取得的子网络并不能直接运用而必定需求参数的从头练习,并检测作者关于SNAS能够防止这个问题的理论预言,作者供给了上图查找完毕之后DARTS和SNAS依照各自的办法发生子网络的准确率。

值得注意的是,一阶优化的DARTS的成果并不如不优化网络结构散布发生彻底均匀散布发生的成果,而一阶优化的SNAS到达了DARTS二阶优化取得的准确率。并且由于前向时延赏罚的参加,SNAS搜得的网络在参数量上小于其他网络,却取得了附近的准确率。特别是在中等时延赏罚下,SNAS的子网络在运用更少参数的情况下准确率超越了较弱时延赏罚取得的网络,体现出了时延赏罚的正则作用。

图14: 中等延时赏罚下查找出的网络结构,(a): normal cell,(b): reduction cell

这些量值包含参数量、浮点核管用(FLOPs)以及需求的内存。运用这些量的一大优势在于,采样出的子网络的这些值的总量核算是与(11)相同是一个关于各个备选神经改换的一些常量(如长、宽、通道数)的随机线性改换。与(11)类似,咱们有

彻底依据人工的神经网络结构规划一般包含以下要害流程:

他们一同证明了当softmax的温度(temperature)趋近于0时,该办法发生的随机变量趋近于该离散散布。 作者在论文中给出了近似后的丢失函数 对 回传的梯度,并在附录中给出了详细推导。经过这一可微化之后,咱们能够用图7来表达SNAS中的前向和后向。

图9展现了整个查找进程中SNAS、ENAS和DARTS的测验准确率跟着epoch数的改动。能够看到的是SNAS如作者理论预言的相同,收敛速度显着快于ENAS,并且终究收敛的准确率也远远高于ENAS。虽然从这张图里看起来DARTS的收敛速度快于SNAS,并且二者的收敛精度类似,可是这个准确率是整张母图的准确率,依据3.2中的剖析,它并不能反响终究子网络的功能。

2)在规划每个cell中的中心节点(intermediate node)的输入时考虑了一切来自cell内一切之前中心节点的输入边(input edge),并在每条输入边上供给的神经改换(operation)中包含了Identity的改换和0的改换,用以表达skip和直接删去这条输入边。因而考虑了一切之间skipping和branching的或许。

4.4 不同程度延时赏罚的影响

Liu et al. 提出用二阶优化(bi-level optimization)经过依据梯度的元学习(gradient-based meta learning)来处理榜首个问题,可是关于第二个问题,并没有给出一个主动化的解法,而是人工界说了一些规矩来挑选边和神经改换,构建子网络,再从头练习。

当一个使命趋向于杂乱,状况空间的维度越来越高时,上面说到的将来状况价值评价的误差根本不行防止,TD learning的收敛时刻大大添加。

鉴于在2.2中介绍到的母网络的规划中实践现已包含了直接删去某条输入边的或许,本文作者测验从弥补优化方针下手,以期到达不需求在子网络的选取中参加人工就能主动取得稀少网络的意图。这个意图被建模为“在给定的网络正向时延预算下优化网络准确率”的问题

本文作者的榜首条要害insight是,当咱们用丢失函数(loss function)来代替准确率,不需求像RUDDER相同额定拟合一个得分函数,NAS问题的总得分就现已不是一个来自环境的常数而是一个可微函数了。依据1.3的介绍,这很或许大幅进步NAS的查找功率。又由于丢失函数和准确率都能够表达一个网络学习的成果,这一替换并没有在本质上改动NAS问题本来的“优化网络结构散布以使得它们的希望功能最好”的方针(objective)。所以咱们有

比方在NAS的榜首篇作业[1]中,Google用了1800 GPU days完结CIFAR-10上的查找。虽然经过许多的平行核算,这个进程的实践时刻(wallclock time)会比人工规划短,可是如此大核算资源需求实践上约束了NAS的广泛运用。[1]之后,有许多的论文从规划查找空间[4]、查找进程[2]以及model-based强化学习[5]的视点来优化NAS功率, 但“依据MDP与强化学习的建模”一向被当作黑盒而没有被评论过。

2.3 可微化近似

这种依据一阶泰勒打开的奉献分配,在[12]中被用来解说神经网络中每个神经元的重要性,是现在比较被承受的解说神经网络中不同模块重要性的办法。

[5] Chenxi Liu, Barret Zoph, Jonathon Shlens, Wei Hua, Li-Jia Li, Li Fei-Fei, Alan Yuille, Jonathan Huang, and Kevin Murphy. Progressive neural architecture search. arXiv preprint arXiv:1712.00559, 2017.

在2.4中介绍到,除了从头建模NAS问题,SNAS的另一项立异点在于经过优化网络正向时延赏罚来主动完成网络稀少化,防止查找出正向时延过长的网络。在ENAS和DARTS中,终究的网络都是经过人工规矩来挑选每个节点上的两条输入边的,在这个规矩下的演化进程首要就是对每条边上神经改换的替换。而SNAS有或许在查找进程中就呈现网络自身拓扑结构的演化。

4. 试验

也就是说,在DARTS的接连化近似中带来了很大的误差(bias)。这一方面带来了终究优化的成果并没有理论确保的问题,使得一阶优化(single-level optimization)的成果不尽人意;另一方面由于接连化近似并没有趋向离散的约束,终究经过删去较低权重的边和神经改换发生的子网络将无法坚持练习时整个母网络的精度。

[7] Jose A Arjona-Medina, Michael Gillhofer, Michael Widrich, Thomas Unterthiner, and Sepp Hochreiter. Rudder: Return decomposition for delayed rewards. arXiv preprint arXiv:1806.07857, 2018.

图17: SNAS搜得的cell与其他NAS办法及人工规划结构在ImageNet上的比照

[4] Han Cai, Jiacheng Yang, Weinan Zhang, Song Han, Yong Yu. Path-Level Network Transformation for Efficient Neural Architecture Search. In ICML, 2018

其间表明节点xi(node),实践的物理意义为特征图(feature map),Oi,j表明在边(i,j)上挑选的神经改换(operations),Zi,j表明在边(i,j)上的one-hot随机变量。图6展现了这种SNN中一个cell的采样办法。

[12] Gregoire Montavon, Sebastian Lapuschkin, Alexander Binder, Wojciech Samek, and Klaus-Robert Muller. Explaining nonlinear classification decisions with deep taylor decomposition. Pattern Recognition, 65:211–222, 2017.

在1.1中,咱们介绍到,NAS是一个彻底延时奖赏的使命。运用咱们在1.2中介绍的数学模型,咱们能够把这个发现表达为:

图7: SNAS中的前向和后向,经过构建随机神经网络和可微化近似,确保了前向的采样能够估量NAS的优化方针,后向能够将梯度回传到网络结构散布的参数上,因而无偏而高效。

将(10)与这种母网络结合,咱们能够取得每一个节点的实践数学表达

可是由于argmax这个操作自身不行微,[8,9]提出将max近似为softmax,

能够看出,以一种依据动态规划的办法,agent关于每一个状况的将来总得分的希望,从将来的状况向曩昔传达。Sutton在[6]顶用一张图来体现了这种得分从后向前的传达,如图3所示。

3)在测验集上测验这些网络收敛成果,

图15: 较强延时赏罚下查找出的网络结构,(a): normal cell,(b): reduction cell

图1: 人工神经网络结构规划vs主动神经网络结构查找

5)人工优化拓扑结构规划并回到进程1。

除了从开端就一向提的查找功率问题之外,经典的NAS办法还有一个愈加实践的问题,就是规划出的网络往往为了寻求精度而过于杂乱。详细体现在agent终究学会建立一个有杂乱拓扑结构的网络,这导致在练习中需求耗费比较多的时刻,就算是在实践的运用中,网络前向的时延也十分长。

与DARTS相同,作者供给了将SNAS搜得的cel拓宽到tiny ImageNet上取得的成果,如图17所示。虽然运用更少的参数量和FLOPs,子网络能够到达state-of-the-art的准确率。

经典的强化学习范畴中有许多办法测验处理这个问题。比方抛弃TD直接经过蒙特卡洛(Monte Carlo,MC )采样来做价值评价。此外,也能够经过eligibility trace 在依据 TD(0) 和依据 MC 的价值评价中做trade-off,以使得agent 呈现误差的危险被将来更多的rt+k分摊。这儿咱们不持续发散,感兴趣的读者能够查阅Sutton的textbook[6]。

这并不是商汤科技榜首次在顶会上宣布 NAS 相关论文,2018年,商汤在 CVPR 上宣布了一篇关于 NAS 的论文《深度增强学习主动网络结构规划》,提出了一种依据强化学习的网络结构主动规划算法,经过「网络块」的规划思维,让查找空间大大下降,并且使规划的网络具有十分强的可迁移性。

雷锋网 AI 科技谈论音讯,日前,商汤科技研讨院论文《随机神经网络结构查找》(SNAS,stochastic neural architecture search)被深度学习尖端会议 ICLR(International Conference of Learning Representation)选用,该论文榜首作者来自 SenseTime 研讨院主动驾驶部分,作者专心于强化学习(reinforcement learning)和主动机器学习(AutoML)的研讨。

对一个如(12)的方针函数的求导,特别是对希望项的求导,最经典的办法是likelihood ratio trick,它在强化学习中战略梯度(policy gradient)的推导中被运用。可是,这一办法的首要问题是由颤动带来的较大的梯度方差(variance),并不利于整个优化进程的收敛。特别是考虑到 自身的维度比较高(其维度等于一切输入边的总数),怎么下降likelihood ratio trick带来的梯度方差自身就仍然是一个未处理的问题(open question)。

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