ProxylessNAS напрямую оптимизирует архитектуры нейронных сетей для конкретной задачи и оборудования, что позволяет значительно увеличить производительность по сравнению с предыдущими прокси-подходами. На наборе данных ImageNet нейросеть проектируется за 200 GPU-часов (в 200−378 раз быстрее аналогов), а автоматически спроектированная модель CNN для мобильных устройств достигает того же уровня точности, что и MobileNetV2 1.4, работая в 1,8 раза быстрее.
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали эффективный алгоритм для автоматического дизайна высокопроизводительных нейросетей для конкретного аппаратного обеспечения, пишет издание MIT News.
Алгоритмы для автоматического проектирования систем машинного обучения — новая область исследований в сфере ИИ. Такая техника называется «поиск нейронной архитектуры (neural architecture search, NAS) и считается трудной вычислительной задачей.
Читать полностью »
