ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）

ニューラルアーキテクチャ探索（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す。従来、高性能なモデルアーキテクチャを設計するには、高度な専門知識と広範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なネットワーク設計を幅広く探索し、特定の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、効率的で強力な深層学習モデルの開発が加速され、高度なAIがより利用しやすくなります。

ニューラルアーキテクチャ探索の仕組み

NASプロセスは、主に次の3つのコンポーネントに分解できます。

1. 探索空間： これは、設計可能なすべての可能なアーキテクチャのセットを定義します。探索空間は、レイヤータイプ（例：畳み込み、プーリング）とその接続の選択を指定する単純なものにすることも、斬新なアーキテクチャモチーフを可能にする非常に複雑なものにすることもできます。適切に定義された探索空間は、柔軟性と計算の実現可能性のバランスを取るために重要です。
2. 探索戦略： これは、探索空間を探索するために使用されるアルゴリズムです。初期の方法ではランダム探索が使用されていましたが、その後、より洗練された戦略が登場しました。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ことを学習する強化学習や、自然選択を模倣して世代を超えてより良いアーキテクチャを「進化」させる進化的アルゴリズムなどがあります。Differentiable Architecture Search（DARTS）のような勾配ベースの方法も、その効率性から人気が高まっています。
3. パフォーマンス推定戦略: 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します。最も簡単な方法は、データセット上でモデルを完全にトレーニングし、そのパフォーマンスを測定することですが、これは非常に時間がかかります。プロセスを高速化するために、研究者は、より小さなデータセットを使用したり、より少ないエポックでトレーニングしたり、ウェイト共有を使用して各アーキテクチャを最初からトレーニングすることを回避するなど、より効率的な手法を開発しました。

アプリケーションと例

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、多くの場合、パフォーマンスと効率において人間が設計したアーキテクチャを上回っています。

• コンピュータビジョン: NASは、物体検出と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ます。例えば、EfficientNetモデルファミリーは、ネットワークの深さ、幅、解像度のバランスを体系的に取るためにNASを使用して開発されました。同様に、DAMO-YOLOのようなモデルは、物体検出の速度と精度のバランスを達成するために、NASで生成されたバックボーンを活用しています。
• 医用画像解析: ヘルスケアにおいて、NAS は、スキャンで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できます。NAS は、医療機器にある特殊なハードウェアで効率的に実行できるようにアーキテクチャを最適化し、より迅速かつ正確な診断につながります。これは、ヘルスケア AIを改善する大きな可能性を秘めています。

NASと関連概念

NASは、より広範な自動機械学習（AutoML）分野内の特定のコンポーネントです。NASは最適なニューラルネットワークアーキテクチャの発見のみに焦点を当てていますが、AutoMLは、データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータ調整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ます。

NASをハイパーパラメータチューニングと区別することが重要です。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の設定（学習率やバッチサイズなど）を最適化しますが、NASはアーキテクチャ自体を検索します。両方の手法は、最適なモデルパフォーマンスを実現するために一緒に使用されることがよくあります。OptunaやRay Tuneなどのツールは、Ultralytics YOLOモデルと統合されており、ハイパーパラメータの最適化に人気があります。これらの区別を理解することは、効率的なAIシステムを構築するための適切な自動化手法を適用するのに役立ちます。Ultralyticsドキュメントのハイパーパラメータチューニングの詳細をご覧ください。