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CVPR 2020: SGAS，一種基于貪心思想的CNN/GCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法

根據(jù)這三個影響邊選擇的三個因素，我們提出了兩個選擇指標(biāo)：

指標(biāo)1 ：具有高的邊重要性和高的邊確定性的邊將被選擇，公式為：

指標(biāo)2：在指標(biāo)1的基礎(chǔ)上，被選擇的邊也應(yīng)該具有較高的穩(wěn)定性：

這里，normalize（·）指 Min－Max標(biāo)準(zhǔn)化。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們搜索了CNN和GCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并在CIFAR，ImageNet圖像分類，ModelNet點(diǎn)云分類，PPI生物圖數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)分類上達(dá)到了SOTA效果。

CNN

我們將SGAS用到CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索中， CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由普通單元（normalcell） 和 歸約單元（reduction cell）組成。普通單元保持特征圖大小不變，歸約單元縮小特征圖至． CNN任務(wù)中，搜索空間由8個運(yùn)算組成：skip－connect，max－pool－3×3， avg－pool－3×3， sep－conv－3×3， sep－conv5×5， dil－conv－3×3，dil－conv－5×5， zero。

SGAS在CIFAR－10的訓(xùn)練集與驗(yàn)證集搜索結(jié)構(gòu)，并在測試集上進(jìn)行測試，結(jié)果如表1所示：

SGAS在CIFAR－10的訓(xùn)練集與驗(yàn)證集搜索結(jié)構(gòu)，并在ImageNet測試集上進(jìn)行測試，結(jié)果如表2所示：

我們的SGAS在性能超越了手工設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及其他NAS算法。

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