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
GCN
我們是同時(shí)將SGAS用到GCN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索中的。GCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由普通單元(normal cell) 組成。其搜索空間由10個(gè)運(yùn)算組成:conv-1×1, MRConv, EdgeConv, GAT, SemiGCN, GIN, SAGE, RelSAGE,skip-connect, and zero operation。
SGAS在ModelNet10的訓(xùn)練集與測(cè)試集搜索結(jié)構(gòu),并在ModelNet40訓(xùn)練集和測(cè)試集上進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試,結(jié)果如表3所示:
我們也將SGAS應(yīng)用到生物信息圖的結(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)上。我們?cè)赑PI (protein protein intersection) 數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集與驗(yàn)證集搜索結(jié)構(gòu),并在PPI的訓(xùn)練集和測(cè)試集上進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試,結(jié)果如表4所示:
我們SGAS在GCN上的實(shí)驗(yàn),超越了之前最好的模型。我們?cè)贛odelNet40以及PPI數(shù)據(jù)集上成為了新的state-of-the-art.
參考資料[1] Barret Zoph and Quoc V Le. Neuralarchitecture search with reinforcement learning. arXiv preprintarXiv:1611.01578, 2016.[2] Esteban Real, Alok Aggarwal, YanpingHuang, and Quoc V Le. Regularized evolution for image classifier architecturesearch. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence,volume 33, pages 4780–4789, 2019.[3] Hanxiao Liu, Karen Simonyan, and YimingYang. Darts: Differentiable architecture search. arXiv preprintarXiv:1806.09055, 2018.[4] Maurice G Kendall. A new measure of rank correlation. Biometrika,30(1/2):81–93, 1938.
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