Поиск архитектуры нейронных сетей (NAS)

Поиск нейронной архитектуры (NAS) — это метод, который автоматизирует проектирование искусственных нейронных сетей (NN). Традиционно, для разработки высокопроизводительной архитектуры модели требовались значительные экспертные знания и обширные пробы и ошибки. NAS автоматизирует этот сложный процесс, используя алгоритмы для изучения широкого спектра возможных конструкций сети и определения наиболее оптимальной архитектуры для данной задачи и набора данных. Эта автоматизация ускоряет разработку эффективных и мощных моделей глубокого обучения, делая продвинутый ИИ более доступным.

Как работает поиск нейронной архитектуры

Процесс NAS можно разбить на три основных компонента:

1. Пространство поиска: Это определяет набор всех возможных архитектур, которые могут быть разработаны. Пространство поиска может быть простым, определяя выбор типов слоев (например, свертка, пулинг) и их соединения, или оно может быть очень сложным, допуская новые архитектурные мотивы. Хорошо определенное пространство поиска имеет решающее значение для балансировки гибкости и вычислительной осуществимости.
2. Стратегия поиска: Это алгоритм, используемый для исследования пространства поиска. Ранние методы использовали случайный поиск, но с тех пор появились более сложные стратегии. Общие подходы включают обучение с подкреплением, где агент учится выбирать оптимальные архитектуры, и эволюционные алгоритмы, которые имитируют естественный отбор для "развития" лучших архитектур на протяжении поколений. Градиентные методы, такие как методы в Differentiable Architecture Search (DARTS), также стали популярными благодаря своей эффективности.
3. Стратегия оценки производительности: Этот компонент оценивает качество каждой предложенной архитектуры. Самый простой метод - полностью обучить модель на наборе данных и измерить ее производительность, но это чрезвычайно трудоемко. Чтобы ускорить процесс, исследователи разработали более эффективные методы, такие как использование меньших наборов данных, обучение в течение меньшего количества эпох или использование совместного использования весов, чтобы избежать обучения каждой архитектуры с нуля.

Приложения и примеры

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

• 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 систематической балансировки глубины, ширины и разрешения сети. Аналогично, модели, такие как DAMO-YOLO, используют магистраль, сгенерированную NAS, для достижения сильного баланса между скоростью и точностью при обнаружении объектов.
• Анализ медицинских изображений: В здравоохранении NAS может создавать специализированные модели для таких задач, как обнаружение опухолей на сканах или сегментирование клеточных структур. NAS может оптимизировать архитектуры для эффективной работы на специализированном оборудовании, используемом в медицинских устройствах, что приводит к более быстрой и точной диагностике. Это имеет значительный потенциал для улучшения ИИ в здравоохранении.

NAS и связанные концепции

NAS — это конкретный компонент в более широкой области автоматизированного машинного обучения (AutoML). В то время как NAS фокусируется исключительно на поиске наилучшей архитектуры нейронной сети, AutoML стремится автоматизировать весь конвейер машинного обучения, включая такие этапы, как предварительная обработка данных, разработка признаков, выбор модели и настройка гиперпараметров.

Крайне важно отличать NAS от настройки гиперпараметров: настройка гиперпараметров оптимизирует параметры конфигурации (например, скорость обучения или размер пакета) для заданной, фиксированной архитектуры модели, в то время как NAS ищет саму архитектуру. Обе техники часто используются вместе для достижения оптимальной производительности модели. Такие инструменты, как Optuna или Ray Tune, которые интегрируются с моделями Ultralytics YOLO, популярны для оптимизации гиперпараметров. Понимание этих различий помогает в применении правильных методов автоматизации для построения эффективных систем ИИ. Вы можете узнать больше о настройке гиперпараметров в документации Ultralytics.