ニューラル・アーキテクチャ・サーチ（NAS）

ニューラル・アーキテクチャ・サーチ（NAS）は、人工ニューラルネットワーク（NN）の設計を自動化する技術である。従来、高性能なモデル・アーキテクチャを設計するには、かなりの専門知識と膨大な試行錯誤が必要でした。NASは、アルゴリズムを使用して可能性のあるネットワーク設計を幅広く探索し、与えられたタスクとデータセットに最適なアーキテクチャを特定することで、この複雑なプロセスを自動化します。この自動化により、効率的で強力なディープラーニングモデルの開発が加速され、高度なAIがより身近なものになります。

ニューラル・アーキテクチャー・サーチの仕組み

NASのプロセスは、主に3つの要素に分けることができる：

1. 探索空間：これは、設計可能なすべてのアーキテクチャの集合を定義する。探索空間は、レイヤーのタイプ（畳み込み、プーリングなど）とその接続の選択肢を指定する単純なものから、斬新なアーキテクチャーのモチーフを可能にする非常に複雑なものまである。よく定義された探索空間は、柔軟性と計算可能性のバランスをとるために極めて重要である。
2. 探索戦略：これは探索空間を探索するのに使われるアルゴリズムである。初期の手法ではランダム探索が用いられていたが、より洗練された戦略も登場している。一般的なアプローチには、エージェントが最適なアーキテクチャを選択するように学習する強化学習や、世代を経てより良いアーキテクチャを「進化」させる自然淘汰を模倣した進化的アルゴリズムがある。また、Differentiable Architecture Search (DARTS)のような勾配ベースの手法も、その効率の良さから人気を博している。
3. 性能評価戦略：このコンポーネントは、提案された各アーキテクチャの品質を評価する。最も単純な方法は、データセット上でモデルを完全に訓練し、その性能を測定することであるが、これは非常に時間がかかる。このプロセスをスピードアップするために、研究者たちは、より少ないデータセットを使用する、より少ないエポックで訓練する、各アーキテクチャをゼロから訓練するのを避けるために重み共有を使用するなど、より効率的なテクニックを開発してきた。

応用と実例

NASは、さまざまなタスクに対して最先端のモデルを作成する上で非常に効果的であることが証明されており、性能や効率において、しばしば人間が設計したアーキテクチャを凌駕する。

• コンピュータビジョン:NASは、物体検出や 画像分類のための効率的なアーキテクチャを設計するために広く使用されている。例えば、EfficientNetファミリーのモデルは、ネットワークの深さ、幅、解像度のバランスを系統的にとるためにNASを使用して開発された。同様に、DAMO-YOLOのようなモデルは、NASが生成したバックボーンを活用して、物体検出の速度と精度の強力なバランスを実現している。
• 医用画像解析:ヘルスケア分野では、NASはスキャン画像の腫瘍検出や細胞構造のセグメンテーションなどのタスクに特化したモデルを作成することができます。NASは、医療機器に見られる特殊なハードウェア上で効率的に動作するようにアーキテクチャを最適化することができ、より迅速で正確な診断につながります。これはヘルスケアにおけるAIを向上させる大きな可能性を秘めている。

NASと関連概念

NASは、より広範な分野である自動機械学習（AutoML）の中の特定のコンポーネントである。NASが最適なニューラルネットワーク・アーキテクチャを見つけることだけに焦点を当てているのに対し、AutoMLはデータ前処理、特徴エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータ・チューニングなどのステップを含むMLパイプライン全体の自動化を目指している。

NASをハイパーパラメータチューニングと区別することは極めて重要である。ハイパーパラメータチューニングは、与えられた固定モデルアーキテクチャーに対するコンフィギュレーション設定（学習率や バッチサイズなど）を最適化するのに対し、NASはアーキテクチャーそのものを探索する。最適なモデル性能を達成するために、この2つのテクニックはしばしば併用される。UltralyticsのYOLOモデルと統合するOptunaや Ray Tuneのようなツールは、ハイパーパラメータの最適化によく使われている。これらの違いを理解することは、効率的なAIシステムを構築するために適切な自動化技術を適用するのに役立ちます。ハイパーパラメーターチューニングの詳細については、Ultralyticsのドキュメントをご覧ください。