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Distributed actor-critic method for multi-objective resource-aware neural architecture search
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AI
DOI：10.1016/j.asoc.2025.114021.png)
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摘要
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• 提出了一种新颖的分布式演员-评论家方法，用于体系结构搜索中的多目标优化。
• 所提出的奖励函数有效优先考虑了准确率、延迟、FLOPs和内存占用等性能指标。
• 基于层的搜索空间支持针对图像、文本、图和时间序列数据实现模态特定的操作。
• 搜索空间设计使框架能够跨模态泛化，同时允许体系结构专业化。
• 评估结果表明，该方法在多样化的模态基准上具有高性能和适应性。
• 结果在包含图像、文本、图和时间序列基准的四个场景中得到了验证。
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
引用论文
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