这是一篇使用增强学习来进行模型搜索的论文。
结构如下图：

 

overview

由于不知道网络的长度和结构，作者使用了一个RNN作为控制器，使用该控制器来产生一串信息，用于构建网络。之后训练该网络，并用网络的accuracy作为reward返回给控制器来更新控制器的参数，达到更优的策略。
其中控制器（RNN）的设计借鉴了sequence to sequence的思想，不同的是它优化的是一个不可微的目标，也就是 网络的accuracy。

方法

CNN

上图展示了如何使用RNN控制器产生一个简单的CNN网络，对于CNN网络的每一层，控制器都会产生一组超参数，当层数达到一个阈值，就会停止。RNN的参数会通过增强学习算法更新，以得到更好的模型结构。

使用REINFORCE来训练

控制器可以看作agent，控制器产生一组token，也就是超参数，看作agent的action，使用产生的模型在验证集的准确率作为reward。因此，控制器需要优化下面公式：

optimization target

但是

是不可微分的，因此不能使用传统的BP算法，在论文中，作者使用了REINFORCE。该算法是增强学习的常用算法之一，算法将agent的policy看作一个函数，通过reward来进行参数的更新，从而实现reward的最优化。并且该算法给出了reward对policy参数的导数公式。

REINFORCE

 

它的一个经验近似公式如下：

 

empirical approximation

是一个batch中的模型个数
是超参数的个数

由于以上公式会遇到variance过大的问题，可以使用如下带baseline的公式

 

with baseline

分布式训练加速

分布式框架如下图

PS

思路：其中 parameter server共同保存了控制器的所有参数，这些server将参数分发给controller，每一个controller使用得到的参数进行模型的构建，这里由于得到的参数可能不同，构建模型的策略是随机的，导致每次构建的网络结构也会不同。每个controller会构建一个batch，也就是

个网络，然后并行地训练这些网络，得到它们的accuracy。也就是说，每一个controller会得到一个batch也就是

个网络，和它们的accuracy，然后根据之前提到的公式，计算参数的梯度。接着，计算完梯度的controller会将梯度发送给servers。这些server在得到梯度后，分别对自己负责的参数进行更新。更新后，当controller再次训练时，会得到更新后的参数。这里如果每个controller各自发送自己的梯度，之间不进行同步，就是异步更新。

 

skip connection and other layer types

为了能够在搜索空间中加入类似于resnet，inception的skip connection。作者设计了anchor，用于表示是否和前面几个层进行连接。如下

 

anchor

相对应的，agent的action选择如下图：

 

agent action

它会根据前面算出的概率和自己的策略，判断是否加入connection。
最终，所有没有后续连接的层都会被连接到输出层，如果连接的两个层大小不一致，就将小的层用0来填充。(pad with zeros)

产生RNN网络cell

为了产生RNN网络cell，类似于LSTM，作者使用了一种树的结构，每一个树的节点都会拥有一个操作(addition, elementwise multiplication, etc.)和一个激活函数(tanh, sigmoid等)。每一个节点的输入，都连接了两个其他节点的输出。为了使用上面描述的方法，作者将每个节点编号，按照顺序预测。如下图：

 

RNN

 

根据预测的结果，将会按照如下方式构建网络：

 

Computation steps

总结

这篇文章将增强学习的算法应用在了模型预测上，并且巧妙地使用RNN来预测参数。总体思路依旧是通过在一个有限的搜索空间进行高效的搜索，来不断提高agent预测的模型的准确率。
note：REINFORCE算法真神奇，能够直接使用一个简单的标量reward来知道agent更新参数的方式。

作者：Junr_0926
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来源：简书
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