导 读
NAS受限于其过高的计算资源需求，仍无法在大规模任务上直接进行神经网络的学习。
今天分享的这篇文章主要解决NAS代理机制下无法搜索到全局最优的问题，改进搜索策略，一定程度上解决资源消耗的问题。其主要是基于DARTs改的，那就先谈谈DARTs的一些问题：
- 只搜索cell，然后不断的堆叠起来，实际上只要网络堆叠的够深，性能并不会太差；
- 一些operation的结构参数非常接近，比如两个op的结构参数分别是20.2%，20.1%，似乎选择20.2%和20.1% 并没有太大的差别；
- 一开始是在整个Net上进行训练，但是选取的时候只是选择一个子网络，中间可能会出现一些问题。
作者提出了ProxylessNAS，第一个在没有任何Proxy的情况下直接在ImageNet量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的NAS算法，并首次专门为硬件定制CNN架构，作者还将模型压缩(减枝、量化)的思想与NAS进行结合，把NAS的计算成本(GPU时间和内存)降低到与常规训练相同的规模，同时保留了丰富的搜索空间，并将神经网络的硬件性能(延时，能耗)也直接纳入到优化目标中。
引言
目前一个普遍的做法是在一个小型的Proxy任务上进行网络学习，然后再迁移到目标任务上。这样的Proxy包括：1) 训练极少量轮数；2)在较小的网络下学习一个结构单元，然后通过重复堆叠同样的block构建一个大的网络；3) 在小数据集(如：CIFAR)上进行搜索。然而，这些在 Proxy 上优化的网络结构在目标任务上并不是最优的。
作者最后提出的ProxylessNAS在CIFAR-10和ImageNet的实验验证了「直接搜索」和「为硬件定制」的有效性。在CIFAR-10上，作者新提出的模型仅用5.7M参数就达到了2.08%的测试误差。对比之前的最优模型AmoebaNet-B，ProxylessNAS仅用了六分之一的参数量就达到了更好的结果。在ImageNet上，ProxylessNAS比MobilenetV2高了3.1%的Top-1正确率，并且在GPU上比MobilenetV2快了20%。在同等的top-1准确率下(74.5%以上)，ProxylessNAS的手机实测速度是当今业界标准MobileNetV2的1.8倍。在用ProxylessNAS来为不同硬件定制神经网络的同时，作者发现各个平台上搜索到的神经网络在结构上有很大不同。这些发现为之后设计高效CNN结构提供新的思路。
相关背景
近期研究中，神经结构搜索（NAS）已经在各种深度学习任务（如图像识别）的神经网络结构设计自动化方面取得了很大成功。然而，传统NAS算法的计算量巨大，如NASNet需要10^4 GPU hours来运行。以DARTs为代表的Differentiable NAS虽减少了计算需求，可随着搜索空间线性增长的内存成了新的瓶颈。由于这些局限，之前的NAS都利用了Proxy任务，例如仅训练少量Epoch，只学习几个Block，在较小的数据集上搜索（如CIFAR）再迁移。这些Proxy任务上优化的结构，并不一定在目标任务上是最佳的。同时为了实现可转移性，这些方法往往仅搜索少数结构Block，然后重复堆叠。这限制了块的多样性，并导致性能上的损失。依赖Proxy同时也意味着无法在搜索过程中直接权衡延迟等硬件指标。
因此，作者提出了一个简单而有效的方案来解决上述限制，称为ProxylessNAS，其直接在目标任务和硬件上学习结构而不依赖于Proxy。作者还移除了先前NAS工作中的重复块的限制：所有stage都可以自由的选择最适合的模块，并允许学习和指定所有块。为此，将体系结构搜索的计算成本(GPU时间和内存)降低到相同水平的常规训练，为了直接在目标硬件上学习专用网络结构，在搜索时我们也考虑了硬件指标。
在CIFAR-10和ImageNet上的实验中，从直接性和专业性的角度出发，提出的新方法可以获得较强的实证结果。在CIFAR-10上，新模型仅需5.7M参数即可达到2.08%的测试误差。在ImageNet上，新模型比MobileNetV 2提高了3.1%，获得了75.1%的top-1精度，同时速度为1.2倍。主要的贡献可归纳如下：
- ProxylessNAS是第一个在没有任何代理的情况下直接学习大规模数据集上的CNN结构的NAS算法，同时仍然允许大的候选集并消除重复块的限制。它有效地扩大了搜索空间，实现了更好的性能；
- 为NAS提供了一种新的路径级剪裁视角，显示了NAS与模型压缩之间的紧密联系。通过使用path-level binarization将内存消耗节省一个数量级；
- 提出了一种新的基于梯度的方法（作为一个正则函数），来处理硬件目标（如：延迟）。针对不同的硬件平台：CPU/GPU/FPGA/TPU/NPU，ProxylessNAS实现了针对目标硬件CNN结构定制。据所知，这是第一个来研究不同硬件结构下的专用神经网络结构的文章；
- 广泛的实验证明了Directness和Specialization的优势。它在不同硬件平台延迟限制下，在CIFAR-10和ImageNet上实现了最好的性能。作者还分析了专用于不同硬件平台的高效CNN模型的偏好，指出不同硬件平台需要不同的神经网络结构。
技术方法
Over-parameterized网络的构建
首先描述了具有所有候选路径的over-parameterized网络的构造，然后介绍了如何利用二值化的体系结构参数将训练over-parameterized网络的内存消耗降低到与常规训练相同的水平。提出了一种基于梯度的二值化结构参数训练算法。最后，提出了两种处理不可微目标(如延迟)的技术，用于在目标硬件上专门化神经网络。
学习BINARIZED PATH
为了减少内存占用，在训练over-parameterized网络时，只保留一条路径。与Courbariaux等人不同。对单个权重进行二值化后，对整个路径进行二值化。引入n个实值结构参数{αI}，然后将实值路径权重转换为二进制门：
然而直接去训练这样一个over-parameterized网络是有问题的，因为其GPU显存会随着候选操作的数量线性增长。这里，作者就利用到路径级二值化的思想来解决这个问题：即将路径上的架构参数二值化，并使得在训练过程中只有一个路径处于激活状态。这样一来GPU显存的需求就降到和正常训练一个水平。在训练这些二值化的架构参数的时候，作者采用类似BinaryConnect的思想，使用对应的Binary Gate的梯度来更新架构参数:
为了解决这个问题，考虑将从n个候选对象中选择一条路径的任务分解为多个二进制选择任务。直觉是，如果一条道路是在某一特定位置上的最佳选择，那么与任何其他路径相比，它应该是更好的选择。
HANDLING NON-DIFFERENTIABLE HARDWARE METRICS
除了准确率之外，在设计高效神经网络结构的时侯，延迟是另一个非常重要的目标。与可以使用损失函数的梯度优化的准确率不同，延迟这一指标是不可微的。在本节中，我们提出了两种算法来处理这种不可微分的目标。
通过将缩放因子λ2(>0)乘以控制精度和延迟之间的权衡，将网络的预期延迟合并到正常的损失函数中。最后的损失函数如上图所示(右)。
对于二进制参数，我们有以下更新：
实验结果
在CIFAR-10和ImageNet上进行了实验。不同于之前的NAS工作，作者直接在目标数据集上进行神经网络结构学习，为目标硬件进行优化，同时允许每一个block自由地选择操作。
在ImageNet上的结果
在移动端，与MobilenetV2相比，提出的ProxylessNAS在维持同等的延迟的前提下，TOP-1准确率提升了2.6%。此外，在各个不同的延迟设定下，新模型大幅优于MobilenetV2：为了达到74.6%的精度，MobilenetV2需要143ms的推理时间，而新模型仅需要78ms（1.83x）。
与MnasNet相比，新模型在提升0.6%Top-1的同时保持略低的推理时间。值得一提的是，新模型所消耗的搜索资源要比Mnas少得多(1/200)。
下图展示了在三个硬件平台上搜索到的CNN模型的详细结构：GPU/CPU/Mobile。
我们注意到，当针对不同平台时，网络结构呈现出不同的偏好：
1）GPU模型短而宽，尤其是在feature map较大时；
2）GPU模型更喜欢大MBConv操作（如：7x7 MBConv6），而CPU模型则倾向于小操作。这是因为GPU比CPU有更高的并行度，因此它可以更好地利用大MBConv。
另一个有趣的观察是，当特征图被下采样时，所有的网络结构都倾向于选择一个更大的MBConv。这可能是因为MBConv操作有利于网络在下采样时保留更多信息。值得注意的是，这是之前强制block之间共享结构的NAS方法无法发现的。
END
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