• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@FSM Vakıf
  • Fakülteler / Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  • Öğe Göster
  •   DSpace@FSM Vakıf
  • Fakülteler / Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Novel Surrogate Measures Based on a Similarity Network for Neural Architecture Search

Thumbnail

Göster/Aç

Ana makale (1.863Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2023

Yazar

Kuş, Zeki
Akkan, Can
Gülcü, Ayla

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

KUŞ, Zeki, Can AKKAN & Ayla GÜLCÜ. "Novel Surrogate Measures Based on a Similarity Network for Neural Architecture Search". IEEE Access, (2023).

Özet

We propose two novel surrogate measures to predict the validation accuracy of the classification produced by a given neural architecture, thus eliminating the need to train it, in order to speed up neural architecture search (NAS). The surrogate measures are based on a solution similarity network, where distance between solutions is measured using the binary encoding of some graph sub-components of the neural architectures. These surrogate measures are implemented within local search and differential evolution algorithms and tested on NAS-Bench-101 and NAS-Bench-301 datasets. The results show that the performance of the similarity-network-based predictors, as measured by correlation between predicted and true accuracy values, are comparable to the state-of-the-art predictors in the literature, however they are significantly faster in achieving these high correlation values for NAS-Bench-101. Furthermore, in some cases, the use of these predictors significantly improves the search performance of the equivalent algorithm (differential evolution or local search) that does not use the predictor.

Kaynak

IEEE Access

Bağlantı

https://ieeexplore.ieee.org/document/10058912
https://hdl.handle.net/11352/4416

Koleksiyonlar

  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü [198]
  • Scopus İndeksli Yayınlar / Scopus Indexed Publications [630]
  • WOS İndeksli Yayınlar / WOS Indexed Publications [568]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@FSM

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber || Kütüphane || FSM Vakıf Üniversitesi || OAI-PMH ||

FSM Vakıf Üniversitesi, İstanbul, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
FSM Vakıf Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@FSM:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.