Self-Supervised learning for Neural Architecture Search (NAS)

要約

【タイトル】自己教師あり学習によるニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（NAS）

【要約】

-研究の目的：AIが正しい予測をするために自動的に学習できる未ラベルのデータを利用する新しい方法を提案すること。
-以下の手順に従って研究を進める：（1）最新技術を調査し、自らのポジションを確認する、（2）開発パスのアイデアを考える、（3）アイデアを実装する、（4）最新技術と自己のポジションを比較するためにテストを行う、そして再び同じ手順をとる。
-インターンシップ中にこの手順を何度も行い、探索されたトラックを提供する。

要約(オリジナル)

The objective of this internship is to propose an innovative method that uses unlabelled data, i.e. data that will allow the AI to automatically learn to predict the correct outcome. To reach this stage, the steps to be followed can be defined as follows: (1) consult the state of the art and position ourself against it, (2) come up with ideas for development paths, (3) implement these ideas, (4) and finally test them to position ourself against the state of the art, and then start the sequence again. During my internship, this sequence was done several times and therefore gives the tracks explored during the internship.

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arxiv.jp, OpenAI