Séance de cours

NAS en attente d'utilisation: U-Boost

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Description

Cette séance de cours présente le NAS U-Boost, une méthode qui stimule l'utilisation des ressources dans la recherche d'architecture neuronale en modélisant l'utilisation des ressources dans les plateformes d'inférence, en proposant une approximation en douceur de la fonction plafond et en introduisant une fonction de perte multi-objectifs. La séance de cours couvre également les expériences hiérarchiques en trois étapes NAS, CIFAR10 et ImageNet 100, ainsi qu'une comparaison de U-Boost avec les lignes de base dans la microarchitecture cellulaire et les dimensions des canaux.

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Concepts associés (3)

Recherche automatique d'architecture neuronale

La recherche automatique d'architecture neuronale (Neural Architecture Search, NAS) est un ensemble de techniques visant à découvrir automatiquement de nouveaux modèles de réseaux de neurones artificiels. Les principales méthodes employées dans la littérature sont basées soit sur de l'apprentissage par renforcement, sur de la descente de gradient ou bien sur des algorithmes génétiques. Plusieurs méthodes NAS parviennent à obtenir des architectures qui atteignent ou surpassent les performances des modèles créés à la main.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.