文档章节

告别炼丹,Google Brain提出强化学习助力Neural Architecture Search | ICLR2017

晓飞的算法工程笔记
 晓飞的算法工程笔记
发布于 03/27 11:51
字数 2688
阅读 18
收藏 0

> 论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法,该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络,但需要800卡训练一个月时间。虽然论文的思路有很多改进的地方,但该论文为AutoML的经典之作,为后面很多的研究提供了思路,属于里程碑式的论文,十分值得认真研读,后面读者会持续更新AutoML的论文,有兴趣的可以持续关注

来源:晓飞的算法工程笔记 公众号

论文:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning

Introduction


  论文提出神经网络架构搜索(Neural Architecture Search),一个用于搜索架构的gradient-based方法,主要包含4个步骤:

  1. the controller. 网络结构可能看成是可变长的字符串,因此,论文使用循环神经网络(recurrent network)来产生这样的字符串
  2. child network. 在实际数据集上训练字符串对应的网络(child network),在验证集上获得准确率
  3. prolicy signal. 将准确率作为奖励信号(reward signal),我们能计算策略梯度(policy gradient)来更新controller
  4. iteration. 重复步骤1-3,controller将学习到如何针对训练集构建合适的神经网络

Methods


GENERATE MODEL DESCRIPTIONS WITH A CONTROLLER RECURRENT NEURAL NETWORK

  假设需要产生一个仅包含卷积层的神经网络,如图2,the controller会生成一个代表网络超参数的token序列。在实验中,当层数达到设定后,生成操作就会停止,这个设定会按设定随着训练的进行增加。对于the controller产生的网络,会进行训练并在收敛后在预留的验证集上进行测试和记录,将准确率作为指标来优化the controller RNN的参数$\theta_c$

TRAINING WITH REINFORCE

  controller产生的网络可以标记为一连串action $a_{1:T}$,网络在验证集上的准确率标记为$R$,将$R$作为奖励信息,使用强化学习来训练controller最大化$R$,损失函数为准确率的期望

  由于$R$对于controller是不可导的($R$是独立训练产生的),需要使用强化学习的policy gradient method来更新$\theta_c$,这里采用Williams的REINFORCE方法,通过多次采样来估算奖励期望进行梯度计算**(这里有懂强化学习的读者,可以留言讲解下这个公式)**

  转换后,对于controller的梯度$\triangledown_{\theta_c} J(\theta_c)$就如上式所示,m为controller一次产生的网络数,T为controller产生的超参数,$R_k$为第k个网络的准确率

  前面的更新公式是对梯度的无偏估计,但会产生较大的方差,因为产生的网络质量不稳定,每轮的准确差异可能很大。为了减少方差,加入基底参数b,即REINFORCE with Baseline,这里的b是之前每轮网络的准确率的指数滑动平均(exponential moving average),这样就能判断当前的准确率较之前是上升了还是下降了,从而更好地更新controller。由于b与当前的iteration无关,所以公式依然是无偏估计

  由于网络的训练需要很长时间,论文采用分布式训练以及异步更新参数的方法来加速整体流程。采用parameter-server的结构,总共S个parameter server,K个controller,每个controller一次训练m个网络。在网络都收敛后,controller收集梯度发送给parameter server,收敛定义为训练达到设定的周期

INCREASE ARCHITECTURE COMPLEXITY WITH SKIP CONNECTIONS AND OTHER LAYER TYPES

  前面提到的网络构建不包含目前流行的skip-connection layer(ResNet)和branching layer(GoogleNet),论文使用Neelakan-tan提出的给予注意力极致的set-selection type attention来增加这个特性

  在层N添加一个anchor point隐藏层,该层输出N-1个content-based sigmoids来指示之前的层是否需要连接,$h_j$代表构造的网络的第j层的anchor point,$W_{prev}$ $W_{curr}$ $v$是可训练的参数,由于这些参数依然是概率分布,所以REINFORCE方法依然可直接使用

  在实际中,如果一个层包含多个输入,会将输入进行concat操作。由于每层的输出大小不一样,而且有的层甚至没有输入和输出,skip connection可能会出现问题,主要有以下3种应对方法:

  • 如果当前层无输入,直接将image作为输入
  • 在最后一层将所有无连接的输出concat作为最后的的分类器的输入
  • 当concat的输入大小不一致时,将小的输入进行0填充至统一大小

  最后,论文提到controller可以添加学习率等参数的预测。此外,可以增加layer type的预测,来让controller增加pooling, local contrast normalization, batchnorm等层的添加

GENERATE RECURRENT CELL ARCHITECTURES

  论文也在RNN架构搜索上进行了尝试,RNN和LSTM单元(cell)可以定义为一个树状结构,将$x_t$和$h_{t-1}$作为输入,输出$h_t$。controller需要预测结构中node的合并方式(addition, elementwise, multiplication等)和激活函数(tanh, sigmoid等)来处理输入以及生成输出,然后将两个node的输出喂到下一个node中,为了方便预测,对树状结果的每一个node进行了编号
  另外,受LSTM的启发,为每个单元添加变量$c_{t-1}$和$c_t$来存储记忆状态(memory state),让controller选择这两个变量分别连接哪个node,注意$c_{t-1}$需要合并和激活操作(Cell Inject),整体的预测步骤如下:

  • controller预测node 0的操作为$Add$和$Tanh$,$a_0=tanh(W_1 * x_t + W_2 * h_{t-1})$
  • controller预测node 1的操作为$ElemMult$和$ReLU$,$a_1=ReLU((W_3 * x_t) \odot (W_4*h_{t-1}))$
  • controller预测"Cell Index"的第二个变量为0,以及"Cell Inject"的操作为$Add$和$ReLU$,$a_0^{new}=ReLU(a_0+c_{t-1})$
  • controller预测node 2的操作为$ElemMult$和$Sigmoid$,$a_2=sigmoid(a_0^{new}\odot a_1)$
  • controller预测"Cell Index"的第一个变量为1,将$c_t$设为node 1激活前的输出

EXPERIMENTS AND RESULT


LEARNING CONVOLUTIONAL ARCHITECTURES FOR CIFAR-1

  • Search spac

  搜索空间包含卷积操作,ReLu,batch normalization和skip connection。卷积核的长宽限制在$[1,3,5,7]$,output_num限制在$[24,36,48,64]$,步长包含两种,一种固定为1,一种则限制在$[1,2,3]$

  • Training details

  controller为双层LSTM,每层35个隐藏单元,使用ADAM优化,学习率为0.0006。搜索的网络进行50轮训练,验证集是从训练机随机挑选的5000张样本,使用Nesterov Momentum训练,学习率为0.1。网络的层数初始为6层,每产生1600个子网络就增加2层

  • Results

  在训练了12800个网络后,得到了准确率最高的网络结构,之后进行小范围的超参数(learning rate,weight decay,batchnorm epsilon,epoch to decay learning rate)搜索,最后得到表1的结果:

  • 如果不预测步长和池化,能够得到一个5.5% errror rate的15-layer网络结构,这个结构准确率和层数的性价比很高,但是他的性能很慢,见Appendix,值得注意的是,这个结构包含很多长方形和比较大的卷积核,以及包含很多skip connections
  • 当需要预测步长时,由于搜索空间很大,搜索出的20-layer网络精度仅有6.01%
  • 最后,在允许网络在13层和24层包含池化操作后,controller能够设计一个39-layer的网络,精度达到4.47%。为了缩小搜索空间,让模型预测13层网络,每层由全连接3层的3个子层构成(类似与densenet),此外,缩小卷积数量为$[6,12,24,36]$,每个大层增加40个卷积核,最终准确率达到3.74%,超越人类设计的最好网络

LEARNING RECURRENT CELLS FOR PENN TREEBANK


  • Dataset

  RNN在Penn Treebank数据集上进行语言模型构建,进行word-level的实验,即单词预测

  • Search space

  combination method为$[add,elem_mult]$,activation method为$[identity,tanh,sigmoid,relu]$,RNN单元的输入对为8对(对应之前的node0 node 1那种),总共大约$6\times 10^{16}$种网络结构

  • Training details

  学习率为0.0005,每个子模型训练35个epoch,每个子网络包含两层,奖励函数为$\frac{c}{(validation perplexity)^2}$,c一般设为80。同样的,在搜索完结构后,需要进行超参数搜索

  • Result

  从表2可以看到,搜索到的网络性能达到了state-of-the-art,搜索出来的结构跟LSTM单元十分相似

  • Transfer Learning Results

  为了验证搜索的单元在不同任务上的通用性,在同样的数据集上进行character-level的实验,即字符预测,从结构看出,搜索的结构依然表现不错

  • Control Experiment 1 – Adding more functions in the search space

  为了验证架构搜索的鲁棒性,添加max合并方法和sin激活方法,从实验来看,虽然搜索空间变大了,但结果相差不大,结果见Appendix A

  • Control Experiment 2 – Comparison against Random Search

  论文进行了随机搜索的对比,尽管这个方法看起来,但是实际经常很难超越,从实验结果看来,论文提出的搜索方法不仅最好的模型要优异,整体平均都要优于随机搜索

CONCLUSION


  论文使用强化学习进行Neural Architecture Search这一创新的方法,该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络,但搜索的资源消费巨大。从实验的过程来看,论文提出的方法还是需要添加许多人工干预的部分才能突破各个task中的state-of-the-art,而且需要十分多的计算资源和时间,但是从意义来说,该论文开创了AutoML的序幕,为后面很多的研究提供了思路,十分值得认真研读

参考内容

A APPENDIX



> 如果本文对你有帮助,麻烦点个赞或在看呗~
更多内容请关注 微信公众号【晓飞的算法工程笔记】

work-life balance.

© 著作权归作者所有

晓飞的算法工程笔记
粉丝 0
博文 14
码字总数 34052
作品 0
广州
私信 提问
加载中

评论(0)

近期大热的AutoML领域,都有哪些值得读的论文?

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/82786338 在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后...

Paper_weekly
2018/09/20
0
0
一文详解神经网络结构搜索(NAS)

雷锋网 AI 科技评论按:本文作者为东北大学自然语言处理实验室 2018 级研究生胡驰,他的研究方向包括神经网络结构搜索、自然语言处理。雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论经作者授权发表本文...

丛末
2019/07/15
0
0
【论文笔记系列】AutoML:A Survey of State-of-the-art (下)

【论文笔记系列】AutoML:A Survey of State-of-the-art (上) 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering,Model Selection,这篇文章会继续介绍后面的内容。 4. Model Gener...

marsggbo
02/11
0
0
语义分割领域开山之作:Google提出用神经网络搜索实现语义分割

雷锋网 AI 科技评论按:本文作者陈泰红,邮箱 ahong007@yeah.net,他为雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论撰写了 Google 利用神经网络搜索实现语义分割的独家解读。 1. Introduction 在 ar...

汪思颖
2018/10/06
0
0
让算法解放算法工程师——NAS 综述

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按,本文作者陈泰红,邮箱 ahong007@yeah.net,他为雷锋网 AI 科技评论撰写了关于 NAS 的独家解读。 1. NAS 综述 AutoML(automated machine learning)是...

汪思颖
2018/09/17
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

基于 rsync 和 ln 实现“写时复制”的快照备份功能

一、基本原理 这里“写时复制”加了一个引号,因为这是专门针对使用rsync备份时的写时复制效果,而不是事实上的写时复制(copy-on-write),其达到的目的如下: 使用 rsync 备份数据后,立即...

Inpool
23分钟前
17
0
郑州哪哪里可以开工程款发票-郑州_新闻网

【电薇同步;1.3.8 - 2.7.4.1 - 5.2.9.7.】张生、诚、信、合、作,保、真、售、后、保、障、长、期、有、效。adb的全称为Android Debug Bridge,是Android手机通用...

yyqqvip
今天
30
0
Nginx 反向代理访问

在Nginx 配置 server { listen 80; server_name www.xiaocx.org www.xiaocx.org www.xiaocx.org; root /Users/maison/work/xiaocx/dist; index i......

韩庚庚
今天
33
0
python笔记:环境变量已设置CMD中一直报错"python"不是内部命令,也不是可运行的程序或批处理文件

这些天虽然也写了几个小工具,但是打包都是在anaconda prompt中完成的,因为CMD中一直报错"python"不是内部命令,也不是可运行的程序或批处理文件,各种查度,千篇一律的是环境变量配置的问题...

小玲_001
今天
13
0
AI+BI服务模式

术语与缩写解释 缩写、术语 解 释 BI 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析...

zoegu228
今天
28
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部