15章文字

Chapter15/chapter15.tex

@@ -1158,19 +1158,19 @@ lr &=& d_{\textrm{model}}^{-0.5}\cdot step\_num^{-0.5}
 \vspace{0.5em}
 \item {\small\bfnew{进化算法}}。进化算法最初被用来对神经网络模型结构、以及其中的权重参数进行优化\upcite{DBLP:conf/icga/MillerTH89,DBLP:journals/tnn/AngelineSP94,stanley2002evolving}。随着最优化算法的发展，近年来，对于网络参数的学习开始更多地采用梯度下降的方式，但是进化算法依旧被用于对模型结构进行优化\upcite{DBLP:conf/icml/RealMSSSTLK17,DBLP:conf/iclr/ElskenMH19,DBLP:conf/iclr/LiuSVFK18}。从结构优化的角度来说，一般是将模型结构看做遗传算法中种群的个体，使用轮盘赌或锦标赛等抽取方式，对种群中的结构进行取样作为亲本，之后通过亲本模型的突变产生新的模型结构，最终对这些新的模型结构进行适应度评估。根据模型结构在校验集上的性能确定是否将其加入种群。
 \vspace{0.5em}
-\item 	{\small\bfnew{强化学习}}。强化学习方法在{\chapterthirteen}已经进行了介绍，这里可以将神经网络结构的设计看做是一种序列生成任务，使用字符序列对网络结构进行表述\upcite{DBLP:conf/iclr/ZophL17}。这种方法的执行过程如图\ref{fig:15-33}所示。
+\item 	{\small\bfnew{强化学习}}。强化学习方法在{\chapterthirteen}已经进行了介绍，这里可以将神经网络结构的设计看做是一种序列生成任务，使用字符序列对网络结构进行表述\upcite{DBLP:conf/iclr/ZophL17}。这种方法的执行过程如图\ref{fig:15-33}所示{\red ，由智能体对模型结构进行生成，之后将生成的结构应用于对应的任务（如机器翻译、语言建模等），根据模型在对应任务中的输出以及表现水平来进一步对智能体进行反馈，促使智能体生成更适用于当前任务的模型结构。}
 
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]
 \centering
 \input{./Chapter15/Figures/figure-structure-search-based-on-reinforcement-learning}
-\caption{基于强化学习的结构搜索{\red （图不好懂）}}
+\caption{基于强化学习的结构搜索}
 \label{fig:15-33}
 \end{figure}
 %-------------------------------------------
 
 \vspace{0.5em}
-\item 	{\small\bfnew{基于梯度的方法}}。这种方法的思想是在连续空间中对模型结构进行表示\upcite{DBLP:conf/iclr/LiuSY19}，通常将模型结构建模为超网络中的权重，使用基于梯度的优化方法对权重进行优化，最终达到归纳结构的目的，如图\ref{fig:15-34}所示{\red （图没描述）}。基于梯度的方法十分高效，因此也受到了很多关注\upcite{DBLP:conf/cvpr/WuDZWSWTVJK19,DBLP:conf/iclr/XuX0CQ0X20,DBLP:conf/acl/LiHZXJXZLL20}。
+\item 	{\small\bfnew{基于梯度的方法}}。这种方法的思想是在连续空间中对模型结构进行表示\upcite{DBLP:conf/iclr/LiuSY19}，{\red 通常将模型结构建模为超网络中的结构参数，使用基于梯度的方法对超网络中的参数进行优化，最终根据其中的结构参数离散出最终的模型结构，达到结构搜索的目的，}如图\ref{fig:15-34}所示。基于梯度的方法十分高效，因此也受到了很多关注\upcite{DBLP:conf/cvpr/WuDZWSWTVJK19,DBLP:conf/iclr/XuX0CQ0X20,DBLP:conf/acl/LiHZXJXZLL20}。
 \vspace{0.5em}
 
 %----------------------------------------------