Търсене на невронна архитектура: Автоматизиране на дизайна на модели за дълбоко обучение

Дълбокото обучение революционизира различни области, от компютърно зрение и обработка на естествен език до роботика и откриване на лекарства. Проектирането на ефективни архитектури за дълбоко обучение обаче изисква значителна експертиза, време и изчислителни ресурси. Търсенето на невронна архитектура (NAS) се очертава като обещаващо решение, автоматизиращо процеса на намиране на оптимални архитектури на невронни мрежи. Тази публикация предоставя цялостен преглед на NAS, изследвайки неговите принципи, алгоритми, предизвикателства и бъдещи насоки за глобална аудитория.

Какво е Търсене на невронна архитектура (NAS)?

Търсенето на невронна архитектура (NAS) е под-област на AutoML (Автоматизирано машинно обучение), която се фокусира върху автоматичното проектиране и оптимизиране на архитектури на невронни мрежи. Вместо да се разчита на човешка интуиция или метод на проба-грешка, алгоритмите на NAS систематично изследват пространството на възможните архитектури, оценяват тяхната производителност и идентифицират най-обещаващите кандидати. Този процес има за цел да намери архитектури, които постигат най-съвременна производителност при специфични задачи и набори от данни, като същевременно намалява тежестта върху човешките експерти.

Традиционно проектирането на невронна мрежа беше ръчен процес, изискващ значителна експертиза. Специалистите по данни и инженерите по машинно обучение експериментираха с различни типове слоеве (конволюционни слоеве, рекурентни слоеве и т.н.), модели на свързване и хиперпараметри, за да намерят най-добре представящата се архитектура за даден проблем. NAS автоматизира този процес, позволявайки дори на неспециалисти да създават високопроизводителни модели за дълбоко обучение.

Защо NAS е важно?

NAS предлага няколко значителни предимства:

Автоматизация: Намалява зависимостта от човешка експертиза при проектирането на архитектури на невронни мрежи.
Производителност: Може да открие архитектури, които превъзхождат ръчно проектираните, което води до подобрена точност и ефективност.
Персонализация: Позволява създаването на специализирани архитектури, съобразени със специфични задачи и набори от данни.
Ефективност: Оптимизира използването на ресурси чрез намиране на архитектури, които постигат желаната производителност с по-малко параметри и изчислителни ресурси.
Достъпност: Демократизира дълбокото обучение, като улеснява лица и организации с ограничен опит да разработват и внедряват високопроизводителни модели.

Ключови компоненти на NAS

Типичният NAS алгоритъм се състои от три основни компонента:

Пространство на търсене: Дефинира набора от възможни архитектури на невронни мрежи, които алгоритъмът може да изследва. Това включва дефиниране на типовете слоеве, техните връзки и хиперпараметри.
Стратегия на търсене: Посочва как алгоритъмът изследва пространството на търсене. Това включва техники като случайно търсене, обучение с подсилване, еволюционни алгоритми и методи, базирани на градиент.
Стратегия за оценка: Определя как се оценява производителността на всяка архитектура. Това обикновено включва обучение на архитектурата върху подмножество от данните и измерване на нейната производителност върху валидационен набор.

1. Пространство на търсене

Пространството на търсене е критичен компонент на NAS, тъй като то определя обхвата на архитектурите, които алгоритъмът може да изследва. Добре проектираното пространство на търсене трябва да бъде достатъчно експресивно, за да обхване широк спектър от потенциално високопроизводителни архитектури, като същевременно е достатъчно ограничено, за да позволи ефективно изследване. Често срещаните елементи в пространствата за търсене включват:

Типове слоеве: Дефинира типовете слоеве, които могат да се използват в архитектурата, като конволюционни слоеве, рекурентни слоеве, напълно свързани слоеве и пулинг слоеве. Изборът на типове слоеве често зависи от конкретната задача. За разпознаване на изображения обикновено се използват конволюционни слоеве. За данни от времеви редове се предпочитат рекурентни слоеве.
Модели на свързване: Посочва как слоевете са свързани помежду си. Това може да включва последователни връзки, пропускащи връзки (позволяващи на слоевете да заобикалят един или повече междинни слоеве) и по-сложни връзки, базирани на графи. ResNets, например, използват пропускащи връзки в голяма степен.
Хиперпараметри: Дефинира хиперпараметрите, свързани с всеки слой, като броя на филтрите в конволюционен слой, размера на ядрото, скоростта на обучение и активационната функция. Оптимизацията на хиперпараметрите често е интегрирана в процеса на NAS.
Пространства за търсене, базирани на клетки: Те изграждат сложни мрежи чрез подреждане на повтарящи се „клетки“. Една клетка може да се състои от малък граф от операции като конволюция, пулинг и нелинейни активации. След това NAS се фокусира върху намирането на оптималната структура *вътре* в клетката, която след това се повтаря. Този подход драстично намалява пространството на търсене в сравнение с търсенето на цели мрежови архитектури.

Дизайнът на пространството за търсене е решаващ избор при проектирането. По-широкото пространство за търсене потенциално позволява откриването на по-нови и ефективни архитектури, но също така увеличава изчислителните разходи за процеса на търсене. По-тясното пространство за търсене може да бъде изследвано по-ефективно, но може да ограничи способността на алгоритъма да намери наистина иновативни архитектури.

2. Стратегия на търсене

Стратегията на търсене определя как NAS алгоритъмът изследва дефинираното пространство на търсене. Различните стратегии за търсене имат различни силни и слаби страни, които влияят на ефективността и ефикасността на процеса на търсене. Някои често срещани стратегии за търсене включват:

Случайно търсене: Най-простият подход, който произволно избира архитектури от пространството на търсене и оценява тяхната производителност. Макар и лесен за изпълнение, той може да бъде неефективен за големи пространства на търсене.
Обучение с подсилване (RL): Използва агент за обучение с подсилване, за да научи политика за генериране на архитектури. Агентът получава награди въз основа на производителността на генерираните архитектури. Контролерът, често RNN, извежда действия, които определят архитектурата. След това архитектурата се обучава и нейната производителност се използва като награда за актуализиране на контролера. Това е един от пионерските подходи в NAS, но е изчислително скъп.
Еволюционни алгоритми (EA): Вдъхновени от биологичната еволюция, тези алгоритми поддържат популация от архитектури и итеративно ги подобряват чрез процеси като мутация и кръстосване. Архитектурите се избират въз основа на тяхната пригодност (производителност). Популация от невронни мрежи се развива с течение на времето, като най-добре представящите се архитектури оцеляват и се възпроизвеждат, докато по-слабите архитектури се отхвърлят.
Методи, базирани на градиент: Преформулират проблема за търсене на архитектура като проблем на непрекъсната оптимизация, позволявайки използването на техники за оптимизация, базирани на градиент. Този подход обикновено включва изучаването на набор от архитектурни параметри, които определят свързаността и типовете слоеве в мрежата. DARTS (Differentiable Architecture Search) е виден пример, представящ архитектурата като насочен ацикличен граф и релаксиращ дискретните избори (напр. коя операция да се приложи) до непрекъснати.
Бейсова оптимизация: Използва вероятностен модел за прогнозиране на производителността на невиждани архитектури въз основа на производителността на предварително оценени архитектури. Това позволява на алгоритъма ефективно да изследва пространството на търсене, като се фокусира върху обещаващи региони.

Изборът на стратегия за търсене зависи от фактори като размера и сложността на пространството на търсене, наличните изчислителни ресурси и желания компромис между изследване и експлоатация. Методите, базирани на градиент, придобиха популярност поради своята ефективност, но RL и EA могат да бъдат по-ефективни за изследване на по-сложни пространства на търсене.

3. Стратегия за оценка

Стратегията за оценка определя как се оценява производителността на всяка архитектура. Това обикновено включва обучение на архитектурата върху подмножество от данните (набор за обучение) и измерване на нейната производителност върху отделен валидационен набор. Процесът на оценка може да бъде изчислително скъп, тъй като изисква обучение на всяка архитектура от нулата. Могат да се използват няколко техники за намаляване на изчислителните разходи за оценка:

Оценка с по-ниска точност: Обучение на архитектури за по-кратък период или върху по-малко подмножество от данни, за да се получи груба оценка на тяхната производителност. Това позволява бързото отхвърляне на лошо представящи се архитектури.
Споделяне на тегла: Споделяне на тегла между различни архитектури в пространството на търсене. Това намалява броя на параметрите, които трябва да бъдат обучени за всяка архитектура, което значително ускорява процеса на оценка. One-Shot NAS методите като ENAS (Efficient Neural Architecture Search) използват споделяне на тегла.
Прокси задачи: Оценяване на архитектури върху опростена или свързана задача, която е по-малко изчислително скъпа от оригиналната задача. Например, оценяване на архитектури върху по-малък набор от данни или с по-ниска резолюция.
Прогнозиране на производителността: Обучение на сурогатен модел за прогнозиране на производителността на архитектури въз основа на тяхната структура. Това позволява оценяване на архитектури без реалното им обучение.

Изборът на стратегия за оценка включва компромис между точност и изчислителни разходи. Техниките за оценка с по-ниска точност могат да ускорят процеса на търсене, но могат да доведат до неточни оценки на производителността. Споделянето на тегла и прогнозирането на производителността могат да бъдат по-точни, но изискват допълнителни разходи за обучение на споделените тегла или сурогатния модел.

Видове подходи в NAS

NAS алгоритмите могат да бъдат категоризирани въз основа на няколко фактора, включително пространството на търсене, стратегията на търсене и стратегията за оценка. Ето някои общи категории:

Търсене, базирано на клетки, срещу търсене на макроархитектура: Търсенето, базирано на клетки, се фокусира върху проектирането на оптималната структура на повтаряща се клетка, която след това се подрежда, за да се създаде цялата мрежа. Търсенето на макроархитектура изследва цялостната структура на мрежата, включително броя на слоевете и техните връзки.
Търсене тип „черна кутия“ срещу „бяла кутия“: Търсенето тип „черна кутия“ третира оценката на архитектурата като черна кутия, наблюдавайки само входа и изхода без достъп до вътрешната работа на архитектурата. Обучението с подсилване и еволюционните алгоритми обикновено се използват за търсене тип „черна кутия“. Търсенето тип „бяла кутия“ използва вътрешната работа на архитектурата, като градиенти, за да насочва процеса на търсене. Методите, базирани на градиент, се използват за търсене тип „бяла кутия“.
Еднократно (One-Shot) срещу многократно търсене: Еднократното търсене обучава една „супермрежа“, която обхваща всички възможни архитектури в пространството на търсене. Оптималната архитектура след това се избира чрез извличане на подмрежа от супермрежата. Многократното търсене обучава всяка архитектура независимо.
Диференцируемо срещу недиференцируемо търсене: Диференцируемите методи за търсене, като DARTS, релаксират проблема за търсене на архитектура до проблем на непрекъсната оптимизация, позволявайки използването на градиентен спусък. Недиференцируемите методи за търсене, като обучение с подсилване и еволюционни алгоритми, разчитат на техники за дискретна оптимизация.

Предизвикателства и ограничения на NAS

Въпреки обещанията си, NAS се сблъсква с няколко предизвикателства и ограничения:

Изчислителни разходи: Обучението и оценката на множество архитектури може да бъде изчислително скъпо, изисквайки значителни ресурси и време. Това е особено вярно за сложни пространства на търсене и стратегии за оценка с висока точност.
Обобщение: Архитектурите, открити от NAS, може да не се обобщават добре към други набори от данни или задачи. Пренастройването (overfitting) към конкретния набор от данни, използван по време на процеса на търсене, е често срещан проблем.
Проектиране на пространството на търсене: Проектирането на подходящо пространство на търсене е предизвикателна задача. Прекалено ограничаващото пространство на търсене може да ограничи способността на алгоритъма да намери оптимални архитектури, докато прекалено широкото пространство на търсене може да направи процеса на търсене невъзможен.
Стабилност: NAS алгоритмите могат да бъдат чувствителни към настройките на хиперпараметрите и случайната инициализация. Това може да доведе до непоследователни резултати и да затрудни възпроизвеждането на откритията.
Интерпретируемост: Архитектурите, открити от NAS, често са сложни и трудни за интерпретиране. Това може да направи предизвикателство разбирането защо дадена архитектура се представя добре и как да се подобри допълнително.

Приложения на NAS

NAS е успешно прилаган в широк спектър от задачи и домейни, включително:

Класификация на изображения: NAS се използва за откриване на най-съвременни архитектури за задачи за класификация на изображения, като ImageNet и CIFAR-10. Примерите включват NASNet, AmoebaNet и EfficientNet.
Детекция на обекти: NAS се прилага за задачи за детекция на обекти, където се използва за проектиране на по-ефективни и точни детектори на обекти.
Семантична сегментация: NAS се използва за откриване на архитектури за семантична сегментация, което включва присвояване на етикет на всеки пиксел в изображение.
Обработка на естествен език (NLP): NAS се използва за проектиране на архитектури за различни NLP задачи, като машинен превод, класификация на текст и езиково моделиране. Например, той се използва за оптимизиране на архитектурата на рекурентни невронни мрежи и трансформъри.
Разпознаване на реч: NAS се прилага за задачи за разпознаване на реч, където се използва за проектиране на по-точни и ефективни акустични модели.
Роботика: NAS може да се използва за оптимизиране на контролните политики на роботи, позволявайки на роботите да учат сложни задачи по-ефективно.
Откриване на лекарства: NAS има потенциала да се използва в откриването на лекарства за проектиране на молекули с желани свойства. Например, може да се използва за оптимизиране на структурата на молекулите, за да се подобри тяхната афинитет на свързване към целеви протеин.

Бъдещи насоки на развитие на NAS

Областта на NAS се развива бързо, с няколко обещаващи изследователски насоки:

Ефективен NAS: Разработване на по-ефективни NAS алгоритми, които изискват по-малко изчислителни ресурси и време. Това включва техники като споделяне на тегла, оценка с по-ниска точност и прогнозиране на производителността.
Преносим NAS: Проектиране на NAS алгоритми, които могат да откриват архитектури, които се обобщават добре към други набори от данни и задачи. Това включва техники като мета-обучение и адаптация на домейни.
Интерпретируем NAS: Разработване на NAS алгоритми, които произвеждат архитектури, които са по-лесни за интерпретиране и разбиране. Това включва техники като визуализация и обясним изкуствен интелект.
NAS за устройства с ограничени ресурси: Разработване на NAS алгоритми, които могат да проектират архитектури, подходящи за внедряване на устройства с ограничени ресурси, като мобилни телефони и вградени системи. Това включва техники като мрежова квантизация и подрязване.
NAS за специфичен хардуер: Оптимизиране на архитектури на невронни мрежи, за да се възползват от специфични хардуерни архитектури, като GPU, TPU и FPGA.
Комбиниране на NAS с други AutoML техники: Интегриране на NAS с други AutoML техники, като оптимизация на хиперпараметри и инженеринг на признаци, за създаване на по-всеобхватни автоматизирани потоци за машинно обучение.
Автоматизирано проектиране на пространството на търсене: Разработване на техники за автоматично проектиране на самото пространство на търсене. Това може да включва изучаване на оптималните типове слоеве, модели на свързване и хиперпараметри, които да се включат в пространството на търсене.
NAS отвъд контролираното обучение: Разширяване на NAS към други парадигми на обучение, като неконтролирано обучение, обучение с подсилване и самоконтролирано обучение.

Глобално въздействие и етични съображения

Напредъкът в NAS има значително глобално въздействие, предлагайки потенциала да демократизира дълбокото обучение и да го направи достъпно за по-широка аудитория. Въпреки това е изключително важно да се вземат предвид етичните последици от автоматизираното проектиране на модели:

Усилване на пристрастия: NAS алгоритмите могат неволно да усилят пристрастията, присъстващи в данните за обучение, което води до дискриминационни резултати. От решаващо значение е да се гарантира, че данните за обучение са представителни и безпристрастни.
Липса на прозрачност: Сложните архитектури, открити от NAS, могат да бъдат трудни за интерпретиране, което прави предизвикателство разбирането как те вземат решения. Тази липса на прозрачност може да породи притеснения относно отчетността и справедливостта.
Заместване на работни места: Автоматизацията на проектирането на модели може потенциално да доведе до заместване на работни места за специалисти по данни и инженери по машинно обучение. Важно е да се вземат предвид социалните и икономическите последици от автоматизацията и да се инвестира в програми за преквалификация и повишаване на уменията.
Въздействие върху околната среда: Изчислителните разходи на NAS могат да допринесат за въглеродни емисии. Важно е да се разработват по-енергийно ефективни NAS алгоритми и да се използват възобновяеми енергийни източници за захранване на процеса на обучение.

Разглеждането на тези етични съображения е от съществено значение, за да се гарантира, че NAS се използва отговорно и в полза на всички.

Практически пример: Класификация на изображения с модел, генериран от NAS

Нека разгледаме сценарий, при който малка НПО в развиваща се страна иска да подобри прогнозирането на добивите от реколта, използвайки сателитни изображения. Те нямат ресурсите да наемат опитни инженери по дълбоко обучение. Използвайки облачна AutoML платформа, която включва NAS, те могат:

Да качат своя етикетиран набор от данни: Наборът от данни се състои от сателитни изображения на земеделска земя, етикетирани със съответния добив от реколта.
Да дефинират проблема: Да посочат, че искат да извършат класификация на изображения за прогнозиране на добива (напр. „висок добив“, „среден добив“, „нисък добив“).
Да оставят NAS да свърши работата: AutoML платформата използва NAS за автоматично изследване на различни архитектури на невронни мрежи, оптимизирани за техния специфичен набор от данни и проблем.
Да внедрят най-добрия модел: След процеса на търсене платформата предоставя най-добре представилия се модел, генериран от NAS, готов за внедряване. След това НПО може да използва този модел за прогнозиране на добивите в нови райони, помагайки на фермерите да оптимизират своите практики и да подобрят продоволствената сигурност.

Този пример подчертава как NAS може да даде възможност на организации с ограничени ресурси да се възползват от силата на дълбокото обучение.

Заключение

Търсенето на невронна архитектура (NAS) е мощна AutoML техника, която автоматизира проектирането на модели за дълбоко обучение. Чрез систематично изследване на пространството на възможните архитектури, NAS алгоритмите могат да открият високопроизводителни модели, които превъзхождат ръчно проектираните. Въпреки че NAS се сблъсква с предизвикателства, свързани с изчислителни разходи, обобщение и интерпретируемост, текущите изследвания се справят с тези ограничения и проправят пътя за по-ефективни, преносими и интерпретируеми NAS алгоритми. Тъй като областта продължава да се развива, NAS е готов да играе все по-важна роля в демократизирането на дълбокото обучение и да позволи прилагането му в широк спектър от задачи и домейни в полза на хора и организации по целия свят. От решаващо значение е да се вземат предвид етичните последици наред с технологичния напредък, за да се гарантира отговорна иновация и внедряване на тези мощни инструменти.