La recherche d'architecture neuronale (NAS) est une technique automatisée dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML) axée sur la conception de la structure optimale, ou architecture, des réseaux neuronaux (NN). Au lieu de s'appuyer sur des experts humains pour concevoir manuellement la disposition des réseaux par essais et erreurs, la RNA emploie des algorithmes pour explorer un vaste espace d'architectures possibles et identifier les plus efficaces pour une tâche et un ensemble de données donnés. Cette automatisation accélère le processus de développement et permet de découvrir de nouvelles architectures très performantes qui ne seraient pas intuitivement évidentes pour les concepteurs humains, en optimisant des paramètres tels que la précision, la vitesse(latence d'inférence) ou l'efficacité de calcul, ce qui est crucial pour déployer des modèles sur des appareils d'IA périphériques.
Principaux avantages des NAS
L'automatisation de la conception de l'architecture avec NAS offre des avantages significatifs :
- Performances optimisées : Trouve des architectures adaptées à des tâches spécifiques comme la détection d'objets ou la classification d'images, qui surpassent souvent celles conçues manuellement en termes de précision ou d'efficacité.
- Réduction du temps de développement : automatise le processus de conception de l'architecture qui prend du temps et qui est souvent basé sur l'intuition.
- Découverte de nouvelles architectures : Découvre des structures de réseau non conventionnelles mais efficaces que les concepteurs humains pourraient négliger.
- Efficacité pour un matériel spécifique : Peut optimiser les architectures pour les contraintes de déploiement, comme une faible latence d'inférence sur les appareils mobiles(Edge AI) ou des accélérateurs spécifiques comme les TPU.
Applications dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique
Le NAS s'est avéré précieux dans divers domaines de l'apprentissage profond (DL) :
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Comment fonctionne la recherche par architecture neuronale
Le processus fondamental des RNA comporte trois éléments principaux : un espace de recherche, une stratégie de recherche et une stratégie d'estimation des performances. L'espace de recherche définit l'ensemble des architectures de réseau possibles qui peuvent être conçues, en décrivant essentiellement les éléments constitutifs (comme les différents types de fonctions de convolution ou d'activation) et la façon dont ils peuvent être connectés. La stratégie de recherche guide l'exploration de cet espace, en utilisant des méthodes allant de la recherche aléatoire et de l'apprentissage par renforcement aux algorithmes évolutionnaires. Enfin, la stratégie d'estimation des performances évalue les performances d'une architecture candidate, ce qui implique souvent d'entraîner le réseau partiellement ou entièrement sur un ensemble de données et de mesurer ses performances, bien que des techniques telles que le partage des poids ou les prédicteurs de performance soient utilisées pour accélérer cette étape, comme le détaillent les recherches de Google AI. La gestion efficace de ces expériences peut être facilitée par des plateformes telles que Weights & Biases ou Ultralytics HUB.