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讲题:加速神经架构搜索的性能预测器
讲题介绍:神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)是自动化设计深度神经网络结构的关键技术,是人工智能领域近年的研究热点。NAS运行中需要训练大量神经网络模型,进而获得其性能指标用于指导搜索算法的高效执行。然而训练大量的神经网络模型需要海量高性能GPU计算资源,这对NAS算法的实际应用带来了极大挑战。性能预测器不需硬件资源即可直接计算神经网络模型性能,在降低NAS计算复杂度方面有着极大研究价值。本报告将介绍团队在ICCV2021和NeurIPS2022发表的两个成果,分别从神经网络结构增广、以及迁移学习角度构建高效的性能预测器模型。
主讲人:孙亚楠
主持人:陈慧灵
时间:2022年12月12日(周一)19:30
地点:线上(腾讯会议ID:965-688-631)
简介:孙亚楠,四川大学研究员,博士生导师,入选国家青年人才计划、四川省天府峨眉人才计划。2017年6月博士毕业于四川大学,2017年7月至2019年3月在新西兰惠灵顿维多利亚大学从事博士后研究,2019年3月底引进至四川大学计算机学院。长期从事基于神经演化的网络架构自动设计方法研究,在低功耗AI芯片设计以及新一代核反应堆设计中得到应用。近五年以第一/通讯作者发表IEEE汇刊以及CCF-A类论文30篇,4篇同时入选了ESI高被引和ESI热点论文,3篇入选IEEE CIS研究前沿论文,授权发明专利18项,出版学术专著1部(Springer出版社)。
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