Neuraalvõrkude arhitektuuriotsing: süvaõppemudelite disaini automatiseerimine

Süvaõpe on toonud kaasa revolutsiooni erinevates valdkondades, alates arvutinägemisest ja loomuliku keele töötlusest kuni robootika ja ravimiarenduseni. Tõhusate süvaõppearhitektuuride loomine nõuab aga märkimisväärset asjatundlikkust, aega ja arvutusressursse. Neuraalvõrkude arhitektuuriotsing (Neural Architecture Search – NAS) on paljulubav lahendus, mis automatiseerib optimaalsete närvivõrguarhitektuuride leidmise protsessi. See postitus annab põhjaliku ülevaate NAS-ist, uurides selle põhimõtteid, algoritme, väljakutseid ja tulevikusuundi globaalsele publikule.

Mis on neuraalvõrkude arhitektuuriotsing (NAS)?

Neuraalvõrkude arhitektuuriotsing (NAS) on AutoML-i (automatiseeritud masinõpe) alavaldkond, mis keskendub närvivõrguarhitektuuride automaatsele disainimisele ja optimeerimisele. Inimliku intuitsiooni või katse-eksituse meetodi asemel uurivad NAS-algoritmid süstemaatiliselt võimalike arhitektuuride disainiruumi, hindavad nende jõudlust ja tuvastavad kõige paljulubavamad kandidaadid. Selle protsessi eesmärk on leida arhitektuure, mis saavutavad konkreetsete ülesannete ja andmekogumite puhul tipptasemel jõudluse, vähendades samal ajal inimekspertide koormust.

Traditsiooniliselt oli närvivõrgu disainimine manuaalne protsess, mis nõudis märkimisväärset asjatundlikkust. Andmeteadlased ja masinõppe insenerid katsetasid erinevate kihtide tüüpide (konvolutsioonikihid, rekurrentsed kihid jne), ühendusmustrite ja hüperparameetritega, et leida antud probleemi jaoks parima jõudlusega arhitektuur. NAS automatiseerib selle protsessi, võimaldades isegi mitte-ekspertidel luua suure jõudlusega süvaõppemudeleid.

Miks on NAS oluline?

NAS pakub mitmeid olulisi eeliseid:

Automatiseerimine: Vähendab sõltuvust inimeste asjatundlikkusest närvivõrguarhitektuuride disainimisel.
Jõudlus: Võib avastada arhitektuure, mis ületavad käsitsi disainitud arhitektuuride jõudluse, viies parema täpsuse ja tõhususeni.
Kohandamine: Võimaldab luua spetsialiseeritud arhitektuure, mis on kohandatud konkreetsetele ülesannetele ja andmekogumitele.
Tõhusus: Optimeerib ressursside kasutamist, leides arhitektuure, mis saavutavad soovitud jõudluse vähemate parameetrite ja arvutusressurssidega.
Juurdepääsetavus: Demokratiseerib süvaõpet, muutes suure jõudlusega mudelite arendamise ja rakendamise lihtsamaks piiratud asjatundlikkusega isikutele ja organisatsioonidele.

NAS-i põhikomponendid

A typical NAS algorithm comprises three essential components:

Otsinguruum: Määratleb võimalike närvivõrguarhitektuuride hulga, mida algoritm saab uurida. See hõlmab kihtide tüüpide, nende ühenduste ja hüperparameetrite määratlemist.
Otsingustrateegia: Määrab, kuidas algoritm otsinguruumi uurib. See hõlmab tehnikaid nagu juhuslik otsing, stiimulõpe, evolutsioonilised algoritmid ja gradiendipõhised meetodid.
Hindamisstrateegia: Määrab, kuidas iga arhitektuuri jõudlust hinnatakse. Tavaliselt hõlmab see arhitektuuri treenimist andmete alamhulgal ja selle jõudluse mõõtmist valideerimiskomplektil.

1. Otsinguruum

Otsinguruum on NAS-i kriitiline komponent, kuna see määratleb arhitektuuride ulatuse, mida algoritm saab uurida. Hästi disainitud otsinguruum peaks olema piisavalt väljendusrikas, et hõlmata laia valikut potentsiaalselt suure jõudlusega arhitektuure, olles samal ajal piisavalt piiratud, et võimaldada tõhusat uurimist. Otsinguruumide levinumad elemendid on järgmised:

Kihtide tüübid: Määratleb arhitektuuris kasutatavate kihtide tüübid, näiteks konvolutsioonikihid, rekurrentsed kihid, täielikult ühendatud kihid ja koondamiskihid. Kihtide tüüpide valik sõltub sageli konkreetsest ülesandest. Pildituvastuseks kasutatakse tavaliselt konvolutsioonikihte. Aegridade andmete puhul eelistatakse rekurrentseid kihte.
Ühendusmustrid: Määrab, kuidas kihid on omavahel ühendatud. See võib hõlmata järjestikuseid ühendusi, otseühendusi (võimaldades kihtidel mööduda ühest või mitmest vahekihist) ja keerukamaid graafipõhiseid ühendusi. ResNet-id kasutavad näiteks laialdaselt otseühendusi.
Hüperparameetrid: Määratleb iga kihiga seotud hüperparameetrid, näiteks filtrite arvu konvolutsioonikihis, kerneli suuruse, õpikiiruse ja aktivatsioonifunktsiooni. Hüperparameetrite optimeerimine on sageli integreeritud NAS-protsessi.
Rakupõhised otsinguruumid: Need ehitavad keerulisi võrke, ladudes korduvaid "rakke". Rakk võib koosneda väikesest operatsioonide graafist, nagu konvolutsioon, koondamine ja mittelineaarsed aktivatsioonid. NAS keskendub seejärel optimaalse struktuuri leidmisele raku *sees*, mida seejärel korratakse. See lähenemine vähendab otsinguruumi drastiliselt võrreldes tervete võrguarhitektuuride otsimisega.

Otsinguruumi disain on oluline disainivalik. Laiem otsinguruum võimaldab potentsiaalselt avastada uudsemaid ja tõhusamaid arhitektuure, kuid suurendab ka otsinguprotsessi arvutuslikku kulu. Kitsamat otsinguruumi saab uurida tõhusamalt, kuid see võib piirata algoritmi võimet leida tõeliselt uuenduslikke arhitektuure.

2. Otsingustrateegia

Otsingustrateegia määrab, kuidas NAS-algoritm määratletud otsinguruumi uurib. Erinevatel otsingustrateegiatel on erinevad tugevused ja nõrkused, mis mõjutavad otsinguprotsessi tõhusust ja tulemuslikkust. Mõned levinumad otsingustrateegiad on järgmised:

Juhuslik otsing: Lihtsaim lähenemine, mis valib juhuslikult arhitektuure otsinguruumist ja hindab nende jõudlust. Kuigi seda on lihtne rakendada, võib see suurte otsinguruumide puhul olla ebatõhus.
Stiimulõpe (RL): Kasutab stiimulõppe agenti, et õppida poliitikat arhitektuuride genereerimiseks. Agent saab preemiaid genereeritud arhitektuuride jõudluse põhjal. Kontroller, sageli RNN, väljastab tegevusi, mis määratlevad arhitektuuri. Seejärel treenitakse arhitektuuri ja selle jõudlust kasutatakse preemiana kontrolleri uuendamiseks. Üks teedrajavamaid NAS-lähenemisi, kuid arvutusmahukas.
Evolutsioonilised algoritmid (EA): Bioloogilisest evolutsioonist inspireeritud algoritmid, mis hoiavad alal arhitektuuride populatsiooni ja parandavad neid iteratiivselt protsesside, nagu mutatsioon ja ristamine, kaudu. Arhitektuurid valitakse nende sobivuse (jõudluse) alusel. Neuraalvõrkude populatsioon areneb aja jooksul, kus parima jõudlusega arhitektuurid jäävad ellu ja paljunevad, samas kui nõrgemad arhitektuurid hüljatakse.
Gradiendipõhised meetodid: Sõnastavad arhitektuuriotsingu probleemi ümber pidevaks optimeerimisprobleemiks, võimaldades kasutada gradiendipõhiseid optimeerimistehnikaid. See lähenemine hõlmab tavaliselt arhitektuuriliste parameetrite kogumi õppimist, mis määravad võrgu ühenduvuse ja kihtide tüübid. DARTS (Differentiable Architecture Search) on silmapaistev näide, mis esitab arhitektuuri suunatud atsüklilise graafina ja lõdvestab diskreetseid valikuid (nt millist operatsiooni rakendada) pidevateks.
Bayesi optimeerimine: Kasutab tõenäosuslikku mudelit nägemata arhitektuuride jõudluse ennustamiseks varem hinnatud arhitektuuride jõudluse põhjal. See võimaldab algoritmil tõhusalt uurida otsinguruumi, keskendudes paljulubavatele piirkondadele.

Otsingustrateegia valik sõltub sellistest teguritest nagu otsinguruumi suurus ja keerukus, saadaolevad arvutusressursid ning soovitud kompromiss uurimise ja ärakasutamise vahel. Gradiendipõhised meetodid on oma tõhususe tõttu populaarsust kogunud, kuid RL ja EA võivad olla tõhusamad keerukamate otsinguruumide uurimisel.

3. Hindamisstrateegia

Hindamisstrateegia määrab, kuidas iga arhitektuuri jõudlust hinnatakse. Tavaliselt hõlmab see arhitektuuri treenimist andmete alamhulgal (treeningkomplekt) ja selle jõudluse mõõtmist eraldi valideerimiskomplektil. Hindamisprotsess võib olla arvutusmahukas, kuna see nõuab iga arhitektuuri treenimist nullist. Hindamise arvutusliku kulu vähendamiseks saab kasutada mitmeid tehnikaid:

Madalama täpsusega hindamine: Treenige arhitektuure lühema aja jooksul või väiksemal andmete alamhulgal, et saada nende jõudlusest ligikaudne hinnang. See võimaldab kiiresti kõrvale heita halvasti toimivaid arhitektuure.
Kaalude jagamine: Jagage kaalusid otsinguruumi erinevate arhitektuuride vahel. See vähendab iga arhitektuuri jaoks treenitavate parameetrite arvu, kiirendades oluliselt hindamisprotsessi. Ühekordsed NAS-meetodid nagu ENAS (Efficient Neural Architecture Search) kasutavad kaalude jagamist.
Asendusülesanded: Hinnake arhitektuure lihtsustatud või seotud ülesandel, mis on arvutuslikult vähem kulukas kui algne ülesanne. Näiteks arhitektuuride hindamine väiksemal andmekogumil või madalama eraldusvõimega.
Jõudluse ennustamine: Treenige asendusmudel, et ennustada arhitektuuride jõudlust nende struktuuri põhjal. See võimaldab hinnata arhitektuure neid tegelikult treenimata.

Hindamisstrateegia valik hõlmab kompromissi täpsuse ja arvutusliku kulu vahel. Madalama täpsusega hindamistehnikad võivad otsinguprotsessi kiirendada, kuid võivad viia ebatäpsete jõudlushinnanguteni. Kaalude jagamine ja jõudluse ennustamine võivad olla täpsemad, kuid nõuavad jagatud kaalude või asendusmudeli treenimiseks lisakulusid.

NAS-lähenemiste tüübid

NAS-algoritme saab kategoriseerida mitme teguri alusel, sealhulgas otsinguruumi, otsingustrateegia ja hindamisstrateegia. Siin on mõned levinumad kategooriad:

Rakupõhine vs. makroarhitektuuri otsing: Rakupõhine otsing keskendub korduva raku optimaalse struktuuri kujundamisele, mida seejärel laotakse kogu võrgu loomiseks. Makroarhitektuuri otsing uurib võrgu üldist struktuuri, sealhulgas kihtide arvu ja nende ühendusi.
Musta kasti vs. valge kasti otsing: Musta kasti otsing käsitleb arhitektuuri hindamist musta kastina, jälgides ainult sisendit ja väljundit ilma juurdepääsuta arhitektuuri sisemisele toimimisele. Musta kasti otsinguks kasutatakse tavaliselt stiimulõpet ja evolutsioonilisi algoritme. Valge kasti otsing kasutab otsinguprotsessi suunamiseks arhitektuuri sisemist toimimist, näiteks gradiente. Valge kasti otsinguks kasutatakse gradiendipõhiseid meetodeid.
Ühekordne vs. mitmekordne otsing: Ühekordne otsing treenib ühte "supervõrku", mis hõlmab kõiki võimalikke arhitektuure otsinguruumis. Optimaalne arhitektuur valitakse seejärel supervõrgust alamvõrgu eraldamise teel. Mitmekordne otsing treenib iga arhitektuuri iseseisvalt.
Diferentseeruv vs. mittediferentseeruv otsing: Diferentseeruvad otsingumeetodid, nagu DARTS, lõdvestavad arhitektuuriotsingu probleemi pidevaks optimeerimisprobleemiks, võimaldades kasutada gradientlaskumist. Mittediferentseeruvad otsingumeetodid, nagu stiimulõpe ja evolutsioonilised algoritmid, tuginevad diskreetsetele optimeerimistehnikatele.

NAS-i väljakutsed ja piirangud

Vaatamata oma potentsiaalile seisab NAS silmitsi mitmete väljakutsete ja piirangutega:

Arvutusmahukus: Arvukate arhitektuuride treenimine ja hindamine võib olla arvutusmahukas, nõudes märkimisväärseid ressursse ja aega. See kehtib eriti keerukate otsinguruumide ja kõrge täpsusega hindamisstrateegiate puhul.
Üldistatavus: NAS-i poolt avastatud arhitektuurid ei pruugi hästi üldistuda teistele andmekogumitele või ülesannetele. Ülesobitumine konkreetsele andmekogumile, mida otsinguprotsessi käigus kasutati, on levinud probleem.
Otsinguruumi disain: Sobiva otsinguruumi kujundamine on keeruline ülesanne. Liiga piirav otsinguruum võib piirata algoritmi võimet leida optimaalseid arhitektuure, samas kui liiga lai otsinguruum võib muuta otsinguprotsessi teostamatuks.
Stabiilsus: NAS-algoritmid võivad olla tundlikud hüperparameetrite seadistustele ja juhuslikule initsialiseerimisele. See võib viia ebajärjekindlate tulemusteni ja muuta leidude reprodutseerimise keeruliseks.
Tõlgendatavus: NAS-i poolt avastatud arhitektuurid on sageli keerulised ja raskesti tõlgendatavad. See võib muuta väljakutseks mõista, miks konkreetne arhitektuur hästi toimib ja kuidas seda veelgi parandada.

NAS-i rakendused

NAS-i on edukalt rakendatud paljudes ülesannetes ja valdkondades, sealhulgas:

Pildiklassifikatsioon: NAS-i on kasutatud tipptasemel arhitektuuride avastamiseks pildiklassifikatsiooni ülesannetes, nagu ImageNet ja CIFAR-10. Näideteks on NASNet, AmoebaNet ja EfficientNet.
Objektituvastus: NAS-i on rakendatud objektituvastuse ülesannetes, kus seda on kasutatud tõhusamate ja täpsemate objektidetektorite loomiseks.
Semantiline segmenteerimine: NAS-i on kasutatud semantilise segmenteerimise arhitektuuride avastamiseks, mis hõlmab igale piksli pildil sildi määramist.
Loomuliku keele töötlus (NLP): NAS-i on kasutatud erinevate NLP-ülesannete arhitektuuride loomiseks, nagu masintõlge, tekstiklassifikatsioon ja keele modelleerimine. Näiteks on seda kasutatud rekurrentsete närvivõrkude ja trafode arhitektuuri optimeerimiseks.
Kõnetuvastus: NAS-i on rakendatud kõnetuvastuse ülesannetes, kus seda on kasutatud täpsemate ja tõhusamate akustiliste mudelite loomiseks.
Robootika: NAS-i saab kasutada robotite juhtimispoliitikate optimeerimiseks, võimaldades robotitel keerulisi ülesandeid tõhusamalt õppida.
Ravimiarendus: NAS-il on potentsiaali kasutada ravimiarenduses soovitud omadustega molekulide loomiseks. Näiteks võiks seda kasutada molekulide struktuuri optimeerimiseks, et parandada nende seondumisafiinsust sihtvalguga.

NAS-i tulevikusuunad

NAS-i valdkond areneb kiiresti ja sellel on mitmeid paljulubavaid uurimissuundi:

Tõhus NAS: Tõhusamate NAS-algoritmide arendamine, mis nõuavad vähem arvutusressursse ja aega. See hõlmab tehnikaid nagu kaalude jagamine, madalama täpsusega hindamine ja jõudluse ennustamine.
Ülekantav NAS: Selliste NAS-algoritmide loomine, mis suudavad avastada arhitektuure, mis üldistuvad hästi teistele andmekogumitele ja ülesannetele. See hõlmab tehnikaid nagu metaõpe ja domeeni kohandamine.
Tõlgendatav NAS: Selliste NAS-algoritmide arendamine, mis toodavad arhitektuure, mida on lihtsam tõlgendada ja mõista. See hõlmab tehnikaid nagu visualiseerimine ja seletatav tehisintellekt.
NAS ressursipiirangutega seadmetele: Selliste NAS-algoritmide arendamine, mis suudavad kujundada arhitektuure, mis sobivad kasutamiseks ressursipiirangutega seadmetes, näiteks mobiiltelefonides ja manussüsteemides. See hõlmab tehnikaid nagu võrgu kvantiseerimine ja kärpimine.
NAS konkreetsele riistvarale: Neuraalvõrguarhitektuuride optimeerimine, et ära kasutada spetsiifilisi riistvaraarhitektuure, nagu GPU-d, TPU-d ja FPGA-d.
NAS-i kombineerimine teiste AutoML-tehnikatega: NAS-i integreerimine teiste AutoML-tehnikatega, nagu hüperparameetrite optimeerimine ja tunnuste inseneeria, et luua terviklikumaid automatiseeritud masinõppe torujuhtmeid.
Automatiseeritud otsinguruumi disain: Tehnikate arendamine otsinguruumi enda automaatseks kujundamiseks. See võib hõlmata optimaalsete kihtide tüüpide, ühendusmustrite ja hüperparameetrite õppimist, mida otsinguruumi lisada.
NAS väljaspool juhendatud õpet: NAS-i laiendamine teistele õppimisparadigmidele, nagu juhendamata õpe, stiimulõpe ja isejuhendatud õpe.

Globaalne mõju ja eetilised kaalutlused

NAS-i edusammudel on märkimisväärne globaalne mõju, pakkudes potentsiaali demokratiseerida süvaõpet ja muuta see kättesaadavaks laiemale publikule. Siiski on oluline arvestada automatiseeritud mudelidisaini eetiliste tagajärgedega:

Eelarvamuste võimendamine: NAS-algoritmid võivad tahtmatult võimendada treeningandmetes esinevaid eelarvamusi, mis viib diskrimineerivate tulemusteni. On oluline tagada, et treeningandmed oleksid esinduslikud ja erapooletud.
Läbipaistvuse puudumine: NAS-i poolt avastatud keerulisi arhitektuure võib olla raske tõlgendada, mis muudab väljakutseks mõista, kuidas nad otsuseid teevad. See läbipaistvuse puudumine võib tekitada muret vastutuse ja õigluse pärast.
Töökohtade kadu: Mudelidisaini automatiseerimine võib potentsiaalselt kaasa tuua töökohtade kadumise andmeteadlaste ja masinõppe inseneride jaoks. On oluline arvestada automatiseerimise sotsiaalsete ja majanduslike tagajärgedega ning investeerida ümber- ja täiendõppeprogrammidesse.
Keskkonnamõju: NAS-i arvutuslik kulu võib kaasa aidata süsinikdioksiidi heitkogustele. On oluline arendada energiatõhusamaid NAS-algoritme ja kasutada treeningprotsessi toiteks taastuvaid energiaallikaid.

Nende eetiliste kaalutlustega tegelemine on hädavajalik, et tagada NAS-i vastutustundlik ja kõigi hüvanguks kasutamine.

Praktiline näide: pildiklassifikatsioon NAS-iga genereeritud mudeliga

Kujutame ette stsenaariumi, kus väike MTÜ arengumaal soovib parandada saagikuse ennustamist satelliidipiltide abil. Neil puuduvad ressursid kogenud süvaõppe inseneride palkamiseks. Kasutades pilvepõhist AutoML-platvormi, mis sisaldab NAS-i, saavad nad:

Laadida üles oma märgistatud andmekogu: Andmekogu koosneb satelliidipiltidest põllumaast, mis on märgistatud vastava saagikusega.
Määratleda probleem: Täpsustada, et nad soovivad teostada pildiklassifikatsiooni saagikuse ennustamiseks (nt "kõrge saak", "keskmine saak", "madal saak").
Lasta NAS-il tööd teha: AutoML-platvorm kasutab NAS-i, et automaatselt uurida erinevaid neuraalvõrguarhitektuure, mis on optimeeritud nende konkreetse andmekogu ja probleemi jaoks.
Rakendada parim mudel: Pärast otsinguprotsessi pakub platvorm parima jõudlusega NAS-i genereeritud mudeli, mis on valmis rakendamiseks. MTÜ saab seejärel kasutada seda mudelit saagikuse ennustamiseks uutes piirkondades, aidates põllumeestel oma tavasid optimeerida ja toidujulgeolekut parandada.

See näide rõhutab, kuidas NAS saab anda piiratud ressurssidega organisatsioonidele võimaluse kasutada süvaõppe jõudu.

Kokkuvõte

Neuraalvõrkude arhitektuuriotsing (NAS) on võimas AutoML-tehnika, mis automatiseerib süvaõppemudelite disaini. Süstemaatiliselt uurides võimalike arhitektuuride disainiruumi, suudavad NAS-algoritmid avastada suure jõudlusega mudeleid, mis ületavad käsitsi disainitud mudeleid. Kuigi NAS seisab silmitsi väljakutsetega seoses arvutusliku kulu, üldistatavuse ja tõlgendatavusega, tegeleb pidev uurimistöö nende piirangutega ja sillutab teed tõhusamatele, ülekantavamatele ja tõlgendatavamatele NAS-algoritmidele. Valdkonna jätkuva arengu käigus on NAS-il üha olulisem roll süvaõppe demokratiseerimisel ja selle rakendamisel laias valikus ülesannetes ja valdkondades, millest saavad kasu üksikisikud ja organisatsioonid kogu maailmas. Nende võimsate tööriistade vastutustundliku innovatsiooni ja rakendamise tagamiseks on oluline arvestada tehnoloogiliste edusammude kõrval ka eetiliste tagajärgedega.