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English(EN) Bilevel Optimization for Neural Architecture Search

详细介绍神经架构搜索的双层优化框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文将神经架构搜索（NAS）构建为一个双层优化问题，并对其进行了结构化概述。文章将现有的NAS方法分为基于采样的方法和基于双层理论的方法。研究强调了一个新方向，即利用辅助数学规划框架整合训练损失函数的二阶信息，在修改架构参数的同时确保最优的模型参数。这种集成方法旨在获得更具原则性和理论一致性的结果，其中基于双层理论的方法在准确性和效率方面通常优于基于采样的方法。 AI

影响 为优化神经网络架构提供了一个理论框架，有望带来更高效、更准确的模型开发。

排序理由 关于神经架构搜索新颖框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Abhishek Shukla, Ankur Sinha, Faiz Hamid ·

    面向神经架构搜索的双层优化

    arXiv:2606.29582v1 Announce Type: cross Abstract: Bilevel optimization has become an influential and widely adopted framework for addressing hierarchical optimization problems in machine learning, providing an effective approach to modeling the interaction between two levels of o…

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