方策勾配法をベースとしたニューラルアーキテクチャ探索(NAS)の自動化

方策勾配法をベースとしたニューラルアーキテクチャ探索(NAS)の自動化とは

方策勾配法をベースとしたニューラルアーキテクチャ探索（NAS）の自動化とは、ディープラーニングモデルの最適なニューラルネットワーク構造を、強化学習の一種である方策勾配法を用いて自動的に探索・設計する技術です。従来のNASでは探索空間が広大であるため計算コストが高い課題がありましたが、方策勾配法を適用することで、探索エージェントが効率的に最適なアーキテクチャを「方策」として学習し、提案することが可能になります。これにより、人間の専門知識に頼ることなく、高性能なモデルを効率的に見つけ出すことを目指します。親トピックである方策勾配法は、強化学習において最適な行動戦略を導く手法であり、このNASの自動化ではその原理をネットワーク構造の探索に応用しています。

このキーワードが属するテーマ