Neural Architecture Search: Automatizace návrhu modelů hlubokého učení

Hluboké učení způsobilo revoluci v různých oblastech, od počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka až po robotiku a objevování léků. Návrh efektivních architektur hlubokého učení však vyžaduje značné odborné znalosti, čas a výpočetní zdroje. Neural Architecture Search (NAS) se jeví jako slibné řešení, které automatizuje proces hledání optimálních architektur neuronových sítí. Tento příspěvek poskytuje komplexní přehled NAS, zkoumá jeho principy, algoritmy, výzvy a budoucí směřování pro globální publikum.

Co je Neural Architecture Search (NAS)?

Neural Architecture Search (NAS) je podoblast AutoML (automatizovaného strojového učení), která se zaměřuje na automatický návrh a optimalizaci architektur neuronových sítí. Místo spoléhání se na lidskou intuici nebo metodu pokus-omyl, algoritmy NAS systematicky prozkoumávají prostor možných architektur, hodnotí jejich výkon a identifikují nejslibnější kandidáty. Cílem tohoto procesu je najít architektury, které dosahují špičkového výkonu pro specifické úkoly a datové sady a zároveň snižují zátěž pro lidské experty.

Tradičně byl návrh neuronové sítě manuálním procesem vyžadujícím značné odborné znalosti. Datoví vědci a inženýři strojového učení experimentovali s různými typy vrstev (konvoluční vrstvy, rekurentní vrstvy atd.), vzory propojení a hyperparametry, aby nalezli nejvýkonnější architekturu pro daný problém. NAS tento proces automatizuje, což umožňuje i laikům vytvářet vysoce výkonné modely hlubokého učení.

Proč je NAS důležité?

NAS nabízí několik významných výhod:

• Automatizace: Snižuje závislost na lidských odborných znalostech při navrhování architektur neuronových sítí.
• Výkon: Dokáže objevit architektury, které překonávají manuálně navržené, což vede ke zlepšení přesnosti a efektivity.
• Přizpůsobení: Umožňuje vytváření specializovaných architektur přizpůsobených konkrétním úkolům a datovým sadám.
• Efektivita: Optimalizuje využití zdrojů tím, že nachází architektury, které dosahují požadovaného výkonu s menším počtem parametrů a výpočetních zdrojů.
• Dostupnost: Demokratizuje hluboké učení tím, že usnadňuje jednotlivcům a organizacím s omezenými odbornými znalostmi vývoj a nasazení vysoce výkonných modelů.

Klíčové komponenty NAS

A typical NAS algorithm comprises three essential components:

1. Vyhledávací prostor: Definuje množinu možných architektur neuronových sítí, které může algoritmus prozkoumat. To zahrnuje definování typů vrstev, jejich propojení a hyperparametrů.
2. Vyhledávací strategie: Určuje, jak algoritmus prozkoumává vyhledávací prostor. Zahrnuje techniky jako náhodné vyhledávání, posilované učení, evoluční algoritmy a metody založené na gradientu.
3. Strategie hodnocení: Určuje, jak se hodnotí výkon každé architektury. Obvykle to zahrnuje trénování architektury na podmnožině dat a měření jejího výkonu na validační sadě.

1. Vyhledávací prostor

Vyhledávací prostor je klíčovou komponentou NAS, protože definuje rozsah architektur, které může algoritmus prozkoumat. Dobře navržený vyhledávací prostor by měl být dostatečně expresivní, aby zachytil širokou škálu potenciálně vysoce výkonných architektur, a zároveň dostatečně omezený, aby umožnil efektivní prozkoumávání. Běžné prvky ve vyhledávacích prostorech zahrnují:

• Typy vrstev: Definuje typy vrstev, které lze v architektuře použít, jako jsou konvoluční vrstvy, rekurentní vrstvy, plně propojené vrstvy a pooling vrstvy. Výběr typů vrstev často závisí na konkrétním úkolu. Pro rozpoznávání obrazu se obvykle používají konvoluční vrstvy. Pro data z časových řad jsou preferovány rekurentní vrstvy.
• Vzory propojení: Specifikuje, jak jsou vrstvy navzájem propojeny. Může se jednat o sekvenční propojení, přeskoková propojení (skip connections, která umožňují vrstvám obejít jednu nebo více mezilehlých vrstev) a složitější propojení založená na grafech. Například sítě ResNet ve velké míře využívají přeskoková propojení.
• Hyperparametry: Definuje hyperparametry spojené s každou vrstvou, jako je počet filtrů v konvoluční vrstvě, velikost jádra, rychlost učení a aktivační funkce. Optimalizace hyperparametrů je často integrována do procesu NAS.
• Vyhledávací prostory založené na buňkách: Tyto prostory budují komplexní sítě skládáním opakujících se "buněk". Buňka se může skládat z malého grafu operací, jako je konvoluce, pooling a nelineární aktivace. NAS se pak zaměřuje na nalezení optimální struktury *uvnitř* buňky, která se následně opakuje. Tento přístup drasticky zmenšuje vyhledávací prostor ve srovnání s hledáním celých síťových architektur.

Návrh vyhledávacího prostoru je klíčovým rozhodnutím. Širší vyhledávací prostor potenciálně umožňuje objevení novějších a efektivnějších architektur, ale také zvyšuje výpočetní náklady na proces vyhledávání. Užší vyhledávací prostor lze prozkoumat efektivněji, ale může omezit schopnost algoritmu najít skutečně inovativní architektury.

2. Vyhledávací strategie

Vyhledávací strategie určuje, jak algoritmus NAS prozkoumává definovaný vyhledávací prostor. Různé vyhledávací strategie mají různé silné a slabé stránky, které ovlivňují efektivitu a účinnost procesu vyhledávání. Mezi běžné vyhledávací strategie patří:

• Náhodné vyhledávání: Nejjednodušší přístup, který náhodně vzorkuje architektury z vyhledávacího prostoru a hodnotí jejich výkon. I když je snadno implementovatelné, může být neefektivní pro velké vyhledávací prostory.
• Posilované učení (Reinforcement Learning - RL): Využívá agenta posilovaného učení k naučení se politiky pro generování architektur. Agent dostává odměny na základě výkonu generovaných architektur. Řadič, často RNN, vydává akce, které definují architekturu. Architektura je poté natrénována a její výkon je použit jako odměna k aktualizaci řadiče. Jeden z průkopnických přístupů NAS, ale výpočetně náročný.
• Evoluční algoritmy (EA): Inspirovány biologickou evolucí, tyto algoritmy udržují populaci architektur a iterativně je vylepšují prostřednictvím procesů, jako je mutace a křížení. Architektury jsou vybírány na základě jejich zdatnosti (výkonu). Populace neuronových sítí se v průběhu času vyvíjí, přičemž nejvýkonnější architektury přežívají a rozmnožují se, zatímco slabší architektury jsou vyřazeny.
• Metody založené na gradientu: Přeformulovávají problém hledání architektury na problém spojité optimalizace, což umožňuje použití optimalizačních technik založených na gradientu. Tento přístup obvykle zahrnuje učení se sady architektonických parametrů, které určují konektivitu a typy vrstev v síti. DARTS (Differentiable Architecture Search) je prominentním příkladem, který reprezentuje architekturu jako orientovaný acyklický graf a relaxuje diskrétní volby (např. jakou operaci použít) na spojité.
• Bayesovská optimalizace: Používá pravděpodobnostní model k předpovídání výkonu dosud neviděných architektur na základě výkonu dříve hodnocených architektur. To umožňuje algoritmu efektivně prozkoumat vyhledávací prostor tím, že se zaměří na slibné oblasti.

Volba vyhledávací strategie závisí na faktorech, jako je velikost a složitost vyhledávacího prostoru, dostupné výpočetní zdroje a požadovaný kompromis mezi explorací a exploatací. Metody založené na gradientu si získaly popularitu díky své efektivitě, ale RL a EA mohou být efektivnější pro prozkoumávání složitějších vyhledávacích prostorů.

3. Strategie hodnocení

Strategie hodnocení určuje, jak je posuzován výkon každé architektury. Obvykle zahrnuje trénování architektury na podmnožině dat (trénovací sada) a měření jejího výkonu na samostatné validační sadě. Proces hodnocení může být výpočetně náročný, protože vyžaduje trénování každé architektury od nuly. K snížení výpočetních nákladů na hodnocení lze použít několik technik:

• Hodnocení s nižší věrností: Trénování architektur po kratší dobu nebo na menší podmnožině dat k získání hrubého odhadu jejich výkonu. To umožňuje rychlé vyřazení špatně fungujících architektur.
• Sdílení vah: Sdílení vah mezi různými architekturami ve vyhledávacím prostoru. To snižuje počet parametrů, které je třeba pro každou architekturu natrénovat, a výrazně tak urychluje proces hodnocení. Metody One-Shot NAS, jako je ENAS (Efficient Neural Architecture Search), využívají sdílení vah.
• Proxy úlohy: Hodnocení architektur na zjednodušené nebo související úloze, která je výpočetně méně náročná než původní úloha. Například hodnocení architektur na menší datové sadě nebo s nižším rozlišením.
• Predikce výkonu: Trénování náhradního modelu (surrogate model) k předpovídání výkonu architektur na základě jejich struktury. To umožňuje hodnocení architektur bez jejich skutečného trénování.

Volba strategie hodnocení zahrnuje kompromis mezi přesností a výpočetními náklady. Techniky hodnocení s nižší věrností mohou urychlit proces vyhledávání, ale mohou vést k nepřesným odhadům výkonu. Sdílení vah a predikce výkonu mohou být přesnější, ale vyžadují dodatečné náklady na trénování sdílených vah nebo náhradního modelu.

Typy přístupů NAS

Algoritmy NAS lze kategorizovat na základě několika faktorů, včetně vyhledávacího prostoru, vyhledávací strategie a strategie hodnocení. Zde jsou některé běžné kategorie:

• Vyhledávání založené na buňkách vs. vyhledávání makroarchitektury: Vyhledávání založené na buňkách se zaměřuje na návrh optimální struktury opakující se buňky, která je poté skládána do celé sítě. Vyhledávání makroarchitektury zkoumá celkovou strukturu sítě, včetně počtu vrstev a jejich propojení.
• Vyhledávání typu černá skříňka vs. bílá skříňka: Vyhledávání typu černá skříňka (black-box) považuje hodnocení architektury za černou skříňku, sleduje pouze vstup a výstup bez přístupu k vnitřnímu fungování architektury. Pro vyhledávání typu černá skříňka se obvykle používá posilované učení a evoluční algoritmy. Vyhledávání typu bílá skříňka (white-box) využívá vnitřní fungování architektury, jako jsou gradienty, k řízení procesu vyhledávání. Pro vyhledávání typu bílá skříňka se používají metody založené na gradientu.
• One-Shot vs. Multi-Trial vyhledávání: One-shot vyhledávání trénuje jedinou „super-síť“, která zahrnuje všechny možné architektury ve vyhledávacím prostoru. Optimální architektura je poté vybrána extrakcí podsítě ze super-sítě. Multi-trial vyhledávání trénuje každou architekturu nezávisle.
• Diferencovatelné vs. nediferencovatelné vyhledávání: Diferencovatelné metody vyhledávání, jako je DARTS, relaxují problém hledání architektury na problém spojité optimalizace, což umožňuje použití gradientního sestupu. Nediferencovatelné metody vyhledávání, jako je posilované učení a evoluční algoritmy, se spoléhají na diskrétní optimalizační techniky.

Výzvy a omezení NAS

Navzdory svému příslibu čelí NAS několika výzvám a omezením:

• Výpočetní náklady: Trénování a hodnocení četných architektur může být výpočetně náročné a vyžaduje značné zdroje a čas. To platí zejména pro složité vyhledávací prostory a strategie hodnocení s vysokou věrností.
• Generalizace: Architektury objevené pomocí NAS se nemusí dobře generalizovat na jiné datové sady nebo úkoly. Běžným problémem je přeučení na konkrétní datovou sadu použitou během procesu vyhledávání.
• Návrh vyhledávacího prostoru: Návrh vhodného vyhledávacího prostoru je náročný úkol. Příliš omezující vyhledávací prostor může omezit schopnost algoritmu najít optimální architektury, zatímco příliš široký vyhledávací prostor může učinit proces vyhledávání nezvladatelným.
• Stabilita: Algoritmy NAS mohou být citlivé na nastavení hyperparametrů a náhodnou inicializaci. To může vést k nekonzistentním výsledkům a ztížit reprodukovatelnost zjištění.
• Interpretovatelnost: Architektury objevené pomocí NAS jsou často složité a obtížně interpretovatelné. To může ztížit pochopení, proč konkrétní architektura funguje dobře a jak ji dále vylepšit.

Aplikace NAS

NAS byl úspěšně aplikován na širokou škálu úkolů a domén, včetně:

• Klasifikace obrazu: NAS byl použit k objevení nejmodernějších architektur pro úlohy klasifikace obrazu, jako jsou ImageNet a CIFAR-10. Příklady zahrnují NASNet, AmoebaNet a EfficientNet.
• Detekce objektů: NAS byl aplikován na úlohy detekce objektů, kde byl použit k návrhu efektivnějších a přesnějších detektorů objektů.
• Sémantická segmentace: NAS byl použit k objevení architektur pro sémantickou segmentaci, která zahrnuje přiřazení štítku každému pixelu v obraze.
• Zpracování přirozeného jazyka (NLP): NAS byl použit k návrhu architektur pro různé úlohy NLP, jako je strojový překlad, klasifikace textu a modelování jazyka. Byl například použit k optimalizaci architektury rekurentních neuronových sítí a transformerů.
• Rozpoznávání řeči: NAS byl aplikován na úlohy rozpoznávání řeči, kde byl použit k návrhu přesnějších a efektivnějších akustických modelů.
• Robotika: NAS lze použít k optimalizaci řídicích politik robotů, což robotům umožňuje efektivněji se učit složité úkoly.
• Objevování léků: NAS má potenciál být použit při objevování léků k návrhu molekul s požadovanými vlastnostmi. Například by mohl být použit k optimalizaci struktury molekul pro zlepšení jejich vazebné afinity k cílovému proteinu.

Budoucí směřování NAS

Oblast NAS se rychle vyvíjí a má několik slibných směrů výzkumu:

• Efektivní NAS: Vývoj efektivnějších algoritmů NAS, které vyžadují méně výpočetních zdrojů a času. To zahrnuje techniky jako sdílení vah, hodnocení s nižší věrností a predikci výkonu.
• Přenosný NAS: Návrh algoritmů NAS, které dokáží objevit architektury, jež se dobře generalizují na jiné datové sady a úkoly. To zahrnuje techniky jako meta-učení a doménovou adaptaci.
• Interpretovatelný NAS: Vývoj algoritmů NAS, které produkují architektury, jež jsou snadněji interpretovatelné a srozumitelné. To zahrnuje techniky jako vizualizace a vysvětlitelná AI.
• NAS pro zařízení s omezenými zdroji: Vývoj algoritmů NAS, které dokáží navrhovat architektury vhodné pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji, jako jsou mobilní telefony a vestavěné systémy. To zahrnuje techniky jako kvantizace sítě a prořezávání.
• NAS pro specifický hardware: Optimalizace architektur neuronových sítí tak, aby využívaly specifické hardwarové architektury, jako jsou GPU, TPU a FPGA.
• Kombinace NAS s dalšími technikami AutoML: Integrace NAS s dalšími technikami AutoML, jako je optimalizace hyperparametrů a feature engineering, k vytvoření komplexnějších automatizovaných pipeline pro strojové učení.
• Automatizovaný návrh vyhledávacího prostoru: Vývoj technik pro automatický návrh samotného vyhledávacího prostoru. To by mohlo zahrnovat učení se optimálních typů vrstev, vzorů propojení a hyperparametrů, které mají být zahrnuty do vyhledávacího prostoru.
• NAS mimo učení s učitelem: Rozšíření NAS na další paradigmata učení, jako je učení bez učitele, posilované učení a samoučení.

Globální dopad a etické aspekty

Pokroky v NAS mají významný globální dopad a nabízejí potenciál demokratizovat hluboké učení a zpřístupnit ho širšímu publiku. Je však klíčové zvážit etické důsledky automatizovaného návrhu modelů:

• Zesilování zkreslení (biasu): Algoritmy NAS mohou neúmyslně zesilovat zkreslení přítomná v trénovacích datech, což vede k diskriminačním výsledkům. Je klíčové zajistit, aby trénovací data byla reprezentativní a nezaujatá.
• Nedostatek transparentnosti: Komplexní architektury objevené pomocí NAS mohou být obtížně interpretovatelné, což ztěžuje pochopení, jak dělají svá rozhodnutí. Tento nedostatek transparentnosti může vyvolávat obavy ohledně odpovědnosti a spravedlnosti.
• Ztráta pracovních míst: Automatizace návrhu modelů by mohla potenciálně vést ke ztrátě pracovních míst pro datové vědce a inženýry strojového učení. Je důležité zvážit sociální a ekonomické důsledky automatizace a investovat do rekvalifikačních a vzdělávacích programů.
• Dopad na životní prostředí: Výpočetní náklady na NAS mohou přispívat k emisím uhlíku. Je důležité vyvíjet energeticky účinnější algoritmy NAS a používat obnovitelné zdroje energie k napájení trénovacího procesu.

Řešení těchto etických aspektů je nezbytné pro zajištění odpovědného využívání NAS ve prospěch všech.

Praktický příklad: Klasifikace obrazu s modelem generovaným pomocí NAS

Představme si scénář, kdy malá nezisková organizace v rozvojové zemi chce zlepšit předpověď úrody plodin pomocí satelitních snímků. Nemá prostředky na najmutí zkušených inženýrů hlubokého učení. Pomocí cloudové platformy AutoML, která zahrnuje NAS, může:

1. Nahrát svou označenou datovou sadu: Datová sada se skládá ze satelitních snímků zemědělské půdy, označených odpovídající úrodou.
2. Definovat problém: Specifikovat, že chtějí provést klasifikaci obrazu k předpovědi úrody (např. "vysoký výnos", "střední výnos", "nízký výnos").
3. Nechat NAS pracovat: Platforma AutoML využívá NAS k automatickému prozkoumání různých architektur neuronových sítí optimalizovaných pro jejich specifickou datovou sadu a problém.
4. Nasadit nejlepší model: Po dokončení procesu vyhledávání platforma poskytne nejvýkonnější model generovaný pomocí NAS, připravený k nasazení. Nezisková organizace pak může tento model použít k předpovídání úrody v nových oblastech, což pomůže zemědělcům optimalizovat jejich postupy a zlepšit potravinovou bezpečnost.

Tento příklad ukazuje, jak může NAS umožnit organizacím s omezenými zdroji využít sílu hlubokého učení.

Závěr

Neural Architecture Search (NAS) je výkonná technika AutoML, která automatizuje návrh modelů hlubokého učení. Systematickým prozkoumáváním prostoru možných architektur mohou algoritmy NAS objevit vysoce výkonné modely, které překonávají ty manuálně navržené. I když NAS čelí výzvám souvisejícím s výpočetními náklady, generalizací a interpretovatelností, probíhající výzkum se těmito omezeními zabývá a připravuje půdu pro efektivnější, přenositelnější a interpretovatelnější algoritmy NAS. Jak se bude obor dále vyvíjet, je NAS připraven hrát stále důležitější roli v demokratizaci hlubokého učení a umožnění jeho aplikace na širokou škálu úkolů a domén, což přinese prospěch jednotlivcům i organizacím po celém světě. Je klíčové zvažovat etické důsledky souběžně s technologickým pokrokem, aby byla zajištěna odpovědná inovace a nasazení těchto mocných nástrojů.