医療系AIエンジニアの技術メモ

ディープラーニング(主に画像系)の技術メモブログです

Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search

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Fig1. AmoebaNet-A

論文URL

https://arxiv.org/pdf/1802.01548.pdf

2019年2月公開

ポイント

  • Google Brainが進化アルゴリズムにより画像分類モデルAmoebaNet-Aを作成
    • NAS-NetやPNASNetは強化学習でモデルが作成されている
    • モデルの探索空間はNAS-Netと同じ
    • 強化学習よりも短時間で高精度のモデルを作成できている

AmoebaNet-A

  • Fig1左図のNormal CellとReduction Cellの構造を進化アルゴリズムで探索
    • Fig1中央図がNormal Cell
    • Fig1右図がReduction Cell
      • stride=2とし、空間解像度を落としている
  • 畳み込み層の出力チャンネル数FとNormal Cellの適用回数Nは手動設定するパラメータ

性能

  • モデルのパラメータ数が同程度の場合、NASNet-AやPNASNet-5とほぼ同性能
  • パラメータ数を5倍強に増やした場合、Top1エラーで1%改善

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ImageNetの評価結果