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自动机器学习AutoML(二)——自动网络结构搜索算法

搜索过程是自动化的

 

 

 

 

 

 

分布式训练

  • 控制器参数分布在parameter server中
  • 将控制器复制k份
  • 每个控制器随机生成若干个神经网络，进行训练
  • 神经网络训练完后得到准确率
  • 计算控制器梯度
  • 梯度回传

自动机器学习AutoML(二)——自动网络结构搜索算法_第1张图片

把所有参数都存在一组服务器上，把所有的模型训练放在一组工作节点上

自动机器学习AutoML(二)——自动网络结构搜索算法_第2张图片

 

同步和异步两种方式

自动机器学习AutoML(二)——自动网络结构搜索算法_第3张图片

一般会采用异步的

 

实现细节

  • 两层LSTM，每层长度为35
  • Adam优化器，learning_rate=0.0006
  • PS=20, 控制器副本数目=100
  • 控制器每次生成m个结构，m=8(即800个生成的网络结构同时在训练，同时使用800GPU)

 

缺点

  • 每一层的参数都是独立的
  • 学习整个网络，参数搜索空间很大
  • 难于学习复杂的子结构
  • 没有利用重复层的特点

 

 

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