《ENAS：Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing》论文笔记

曾经终败给现在 2022-12-25 09:54 90阅读 0赞

参考代码：[enas][]

# 1. 概述 #

> 导读：这篇文章是在NAS的基础上提出使用权值共享的方式进行网络搜索，避免了控制器采样得到sample的重复训练，从而压缩整体搜索时间的网络搜索算法ENAS。在NAS中首先由控制器采样出一个网络结构，之后将其训练到收敛，之后将该采样网络的性能作为控制器的reward（但是这里花了大力气训练出来的权重就会被丢弃，下一个网络结构又会从头开始进行训练），从而训练和引导控制器使其下一个产生的网络更好。这篇文章在网络参数上进行共享，每次从这个整体的网络搜索空间采样出来样本（一个子网络它们的参数是共享的）不需要训练到收敛，从而极大减少网络搜索的时间，使得其可以在1080Ti显卡上只要花费不到16小时就可以完成搜索。其在CIFAR-10数据集上获得了2.89%的错误率（相比NAS的2.65%），在时间大幅减少的同时效果已经相当接近了。

**搜索空间的设计：**  
在这篇文章中为了实现搜索空间中的参数共享设计了一个超网络，其中的节点代表一个局部计算单元（其中含有需要训练的参数，若是被控制器采样到之后就可以用里面存储的参数信息，从而实现参数共享），其中的边代表了数据信息的流动方向，构建出来的图见下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**搜索控制器的设计：**  
对于ENAS算法中的控制器部分，采用的是多个节点的RNN网络构成，它们的主要完整如下的两个任务：

*  1）控制那条边需要被激活，也就是选择当前节点的前序节点；
 *  2）选中当前节点的操作类型，如卷积等；

每个节点中是有独立的参数的，它们在整个训练过程中重复使用（也是一种参数共享），下图展示的就是有4个节点构成的控制器结构（右图）：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
途中左边和中间的两个图分别是代表选择出来的子网络结构。

# 2. 方法设计 #

## 2.1 ENAS的训练与最后网络的生成 ##

文章设计的整个方法涉及到两个分布参数的训练：

*  1）控制器RNN网络的参数 θ \\theta θ；
 *  2）由控制器采样出来的子网络参数 w w w；

从ENAS的算法流程可以知道这两个参数是交替进行训练的，首先完成对子网络参数 w w w的初始化训练，再训练RNN控制器网络部分，之后这两个网络交替进行训练，直到收敛。

**子网络参数 w w w的训练：**  
在训练子网络参数的时候首先会固定控制器的参数，从中采样出来一个子网络 m i = π ( m ; θ ) m\_i=\\pi(m;\\theta) mi=π(m;θ)，之后对于他的训练就是标准的CNN网络训练过程了。那么这部分的下降梯度可以描述为：  
 ∇ w E m ∼ π ( m ; θ ) \[ L ( m ; w ) \] ≈ 1 m ∑ i = 1 M δ w L ( m i , w ) \\nabla\_wE\_\{m\\sim\\pi(m;\\theta)\}\[L(m;w)\]\\approx\\frac\{1\}\{m\}\\sum\_\{i=1\}^M\\delta\_wL(m\_i,w) ∇wEm∼π(m;θ)\[L(m;w)\]≈m1i=1∑MδwL(mi,w)  
其中， M M M表示的一次性采样的子网络的个数，尽管在采样个数固定的时候这样的采样方式会带来**较大的方差**，但是文章指出其在 M = 1 M=1 M=1的情况下也能很好工作。

**控制器网络参数 θ \\theta θ训练：**  
训练控制器那么对应的就需要固定子网络的参数 w w w了，这里由于是以离散的方式进行采样，对于控制器参数更新梯度的来源是使用**policy gradient**的方式进行的。这里将子网络在val数据集上的性能作为反馈 R ( m ; w ) R(m;w) R(m;w)，从而去最大化这个反馈：  
 E m ∼ π ( m ; θ ) \[ R ( m ; w ) \] E\_\{m\\sim\\pi(m;\\theta)\}\[R(m;w)\] Em∼π(m;θ)\[R(m;w)\]  
Policy Gradient讲解：[【CS285第5讲】Policy gradient][CS285_5_Policy gradient]

除了上文提到的监督优化之外，文章还引入了对skip connection的约束，在代码里面是使用的**KL散度**，其先验是0.4。引入它是为了防止网络生成过多的skip connection，从而使得网络抽取的特征越来越浅，表达能力和泛化能力降低。

**最后生成网络的选择：**  
最后需要生成最后的子网络，一般是采取一次性通过 π ( m ; θ ) \\pi(m;\\theta) π(m;θ)采样得到几个子网络，将其在val数据集上进行性能比较，在其中选择性能最好的一个，将其从scratch进行训练。

## 2.2 搜索空间的设计 ##

**传统网络层构建：**  
这里在进行搜索的时候是固定需要搜索的网络层数 L = 12 L=12 L=12，之后在这基础上构建控制器，控制器完成的功能与上文中提到的类似，只不过所选用的操作不同，这里采用的操作空间为：**卷积核大小为 3 ∗ 3 , 5 ∗ 5 3\*3,5\*5 3∗3,5∗5的常规卷积和可分离卷积，池化核大小为 3 ∗ 3 3\*3 3∗3的均值和最大值池化操作**。其实这里虽然全排列起来包含的变化很多，但是还是很多超参数是固定的，也是存在一定的局限。对于这部分其搜索的流程见下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**基于网络cell进行构建：**  
像上面逐层进行网络搜索效率较低，一个自然的思想就是将一些网络操作组合成一个小模块，通过小模块的堆叠实现整体网络的构建，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
对于这样的搜索情况文章对控制器部分进行了改进：

*  1）从前序的节点中选择两个作为输入；
 *  2）为这两个输入选择合适的操作类型，不同大小的卷积核以及卷积类型等；

下图展示了这种搜索方式的流程示意图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

# 3. 实验结果 #

**CIFAR-10数据集：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
搜索结果的可视化展示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

[enas]: https://github.com/melodyguan/enas
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[CS285_5_Policy gradient]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/116354070
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