CycleGANAS：面向 CycleGAN 的可微神经架构搜索
计算机视觉与模式识别
2023-11-14 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
我们为执行非配对图像到图像翻译任务的 CycleGAN 开发了一种神经架构搜索（NAS）框架。由于任务差异与更大的搜索空间，将先前面向生成对抗网络（GANs）的 NAS 技术扩展至 CycleGAN 并非易事。我们设计了由简单基于 ResNet 的单元堆叠而成的架构，并开发了能有效探索庞大搜索空间的搜索方法。我们展示了我们的框架（称为 CycleGANAS）不仅有效发现了匹配或超越原始 CycleGAN 性能的高性能架构，还通过为每个翻译方向单独搜索架构成功解决了数据不平衡问题。据我们所知，这是首个面向 CycleGAN 的 NAS 结果，并为更复杂结构的 NAS 提供了启示。
引用
@article{arxiv.2311.07162,
title = {CycleGANAS: Differentiable Neural Architecture Search for CycleGAN},
author = {Taegun An and Changhee Joo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07162},
year = {2023}
}