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20241016【无监督学习前沿进展】孙亚楠:神经架构搜索的高效性能预测器
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报告嘉宾:孙亚楠 (四川大学) 报告时间:2024年10月16日 (星期三)晚上20:30 (北京时间) 报告题目:神经架构搜索的高效性能预测器 报告人简介: 孙亚楠,四川大学计算机学院教授、博导;国家青年人才计划入选者,教育部机器学习与工业智能应用工程中心副主任;IEEE Transaction on Evolutionary Computation副主编,IEEE Transaction on Neural Networks and Learning Systems副主编。研究方向是神经网络、进化计算,及其在神经架构搜索方面的应用,近五年以第一/通讯作者在IEEE汇刊和CCF-A类会议/期刊论文40余篇,其中8篇次选了ESI高被引论文和ESI热点论文,4篇入选IEEE计算智能学会研究前沿论文,2篇获得国际会议Best/Spotlight Paper,在Springer出版英文专著1部。 个人主页: https://yn-sun.github.io 报告摘要: 神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)是一种自动化设计神经网络架构的技术,自谷歌公司于2016年提出后即受到学术界和工业界的广泛关注,大量针对不同场景的NAS算法被相继提出。然而,NAS在迭代运行过程中需要对每一个候选神经网络进行训练,导致NAS算法运行需要大量计算资源,效率低。性能预测器不用训练神经网络,即可直接给出该神经网络的性能预测值,在提升NAS运行效率方面有着极大的潜能,然而性能预测器的构建也面临着计算代价昂贵以及小样本的问题。本报告将介绍团队近年在性能预测器方面的研究进展。 参考文献: [1] Xie, Xiangning, Xiaotian Song, Zeqiong Lv, Gary G. Yen, Weiping Ding, and Yanan Sun. "Efficient evaluation methods for neural architecture search: A survey." IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2024. [2] Ji, Han, Yuqi Feng, and Yanan Sun. "CAP: A Context-Aware Neural Predictor for NAS." IJCAI, 2024. [3] Liu, Yuqiao, Yehui Tang, Zeqiong Lv, Yunhe Wang, and Yanan Sun. "Bridge the gap between architecture spaces via a cross-domain predictor." Advances in Neural Information Processing Systems, 35: 13355-13366, 2022.
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