对比SOTA方法
虽然表 4 展示了本文方法的优越性,但是由于搜索空间和训练方法的不同,存在不公平对比的可能性。为直接进行对比,本文采用和 Proxyless NAS、FBNet相同的搜索空间,并在同一设置下再训练已搜索的模型,具体对比结果如表 5 所示:
表 5:本文方法与当前 SOTA NAS 方法的对比
混合精度量化搜索
低功率设备部署模型时需要用到量化技术。但是在通道数与位宽之间找到一个权衡不无挑战。对于这些问题,本文方法可迎刃而解。
这里的搜索空间包含上述的通道搜索空间和混合精度量化搜索空间,后者使用一个全新的选择单元搜索权重和特征图的位宽,如图 5 所示。
在超网络训练中,对于每个选择单元,特征位宽和权重位宽是随机采样的。他们在进化步骤中被确定。具体实验结果如表 6 所示:
表 6:混合精度量化搜索的结果
搜索成本分析
搜索成本在 NAS 中是一件要紧的事。本文给出了与先前方法 [4] [26] 的一些对比结果,如表 7 所示:
表 7:搜索成本
论文地址:
https://arxiv.org/abs/1904.00420
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