A Neural Architecture Search Method using Auxiliary Evaluation Metric based on ResNet Architecture
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Haebom
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저자
Shang Wang, Huanrong Tang, Jianquan Ouyang
개요
본 논문은 ResNet을 프레임워크로 사용하여 컨볼루션, 풀링, 완전 연결 계층의 매개변수와 잔차 네트워크 연결을 포함하는 신경망 아키텍처 탐색 공간을 제안합니다. 인식 정확도 외에도 검증 세트의 손실 값을 최적화의 보조 목표로 사용합니다. 실험 결과는 제안된 탐색 공간과 최적화 접근 방식이 MNIST, Fashion-MNIST 및 CIFAR100 데이터 세트에서 경쟁력 있는 네트워크 아키텍처를 발견할 수 있음을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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ResNet 기반 아키텍처 탐색 공간 제안
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인식 정확도와 함께 검증 손실 값을 최적화 목표로 사용
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MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR100 데이터 세트에서 경쟁력 있는 성능 달성
