Поиск нейронной архитектуры (NAS)

Поиск нейронной архитектуры (NAS) - это метод, позволяющий автоматизировать проектирование искусственных нейронных сетей (ИНС). Традиционно проектирование высокоэффективной архитектуры модели требовало значительного опыта и длительных проб и ошибок. NAS автоматизирует этот сложный процесс, используя алгоритмы для изучения широкого спектра возможных конструкций сетей и определения наиболее оптимальной архитектуры для конкретной задачи и набора данных. Такая автоматизация ускоряет разработку эффективных и мощных моделей глубокого обучения, делая передовой ИИ более доступным.

Как работает нейронная архитектура поиска

Процесс NAS можно разделить на три основных компонента:

1. Пространство поиска: Определяет набор всех возможных архитектур, которые могут быть разработаны. Пространство поиска может быть простым, определяющим выбор типов слоев (например, свертка, объединение) и их соединений, а может быть очень сложным, позволяющим создавать новые архитектурные мотивы. Хорошо определенное пространство поиска имеет решающее значение для обеспечения баланса между гибкостью и вычислительной реализуемостью.
2. Стратегия поиска: Это алгоритм, используемый для изучения пространства поиска. В ранних методах использовался случайный поиск, но впоследствии появились более сложные стратегии. Среди распространенных подходов - обучение с подкреплением, когда агент учится выбирать оптимальные архитектуры, и эволюционные алгоритмы, которые имитируют естественный отбор для "эволюции" лучших архитектур в течение нескольких поколений. Градиентные методы, такие как методы поиска дифференцируемой архитектуры (DARTS), также стали популярны благодаря своей эффективности.
3. Стратегия оценки производительности: Этот компонент оценивает качество каждой предложенной архитектуры. Наиболее простым методом является полное обучение модели на наборе данных и измерение ее производительности, но это занимает очень много времени. Чтобы ускорить процесс, исследователи разработали более эффективные методы, такие как использование небольших наборов данных, обучение в течение меньшего количества эпох или использование разделения веса, чтобы не обучать каждую архитектуру с нуля.

Применение и примеры

NAS доказала свою высокую эффективность в создании самых современных моделей для различных задач, часто превосходящих по производительности и эффективности архитектуры, разработанные человеком.

• Компьютерное зрение: NAS широко используется для разработки эффективных архитектур для обнаружения объектов и классификации изображений. Например, семейство моделей EfficientNet было разработано с использованием NAS для систематического баланса глубины, ширины и разрешения сети. Аналогично, такие модели, как DAMO-YOLO, используют генерируемый NAS костяк для достижения сильного баланса между скоростью и точностью обнаружения объектов.
• Анализ медицинских изображений: В здравоохранении NAS может создавать специализированные модели для таких задач, как обнаружение опухолей на снимках или сегментирование клеточных структур. NAS может оптимизировать архитектуру для эффективной работы на специализированном оборудовании, используемом в медицинских приборах, что позволяет быстрее и точнее ставить диагнозы. Это имеет значительный потенциал для совершенствования ИИ в здравоохранении.

NAS и связанные с ним понятия

NAS - это особый компонент в более широкой области автоматизированного машинного обучения (AutoML). В то время как NAS фокусируется исключительно на поиске наилучшей архитектуры нейронной сети, AutoML нацелен на автоматизацию всего процесса машинного обучения, включая такие этапы, как предварительная обработка данных, разработка признаков, выбор модели и настройка гиперпараметров.

Важно отличать NAS от настройки гиперпараметров: настройка гиперпараметров оптимизирует параметры конфигурации (например, скорость обучения или размер партии) для заданной, фиксированной архитектуры модели, в то время как NAS ищет саму архитектуру. Обе техники часто используются вместе для достижения оптимальной производительности модели. Для оптимизации гиперпараметров популярны такие инструменты, как Optuna или Ray Tune, который интегрируется с моделями Ultralytics YOLO. Понимание этих различий помогает применять правильные методы автоматизации для создания эффективных систем искусственного интеллекта. Подробнее о настройке гиперпараметров вы можете узнать из документации Ultralytics.