Neurolinių architektūrų paieška: giluminių mokymosi modelių kūrimo automatizavimas

Giluminis mokymasis sukėlė revoliuciją įvairiose srityse, nuo kompiuterinės regos ir natūraliosios kalbos apdorojimo iki robotikos ir vaistų atradimo. Tačiau efektyvių giluminio mokymosi architektūrų kūrimas reikalauja didelės patirties, laiko ir skaičiavimo resursų. Neurolinių architektūrų paieška (NAS) tampa perspektyviu sprendimu, automatizuojančiu optimalių neuroninių tinklų architektūrų paieškos procesą. Šiame įraše pateikiama išsami NAS apžvalga, nagrinėjant jos principus, algoritmus, iššūkius ir ateities kryptis pasaulinei auditorijai.

Kas yra neurolinių architektūrų paieška (NAS)?

Neurolinių architektūrų paieška (NAS) yra AutoML (automatizuoto mašininio mokymosi) sritis, kuri orientuota į automatinį neuroninių tinklų architektūrų projektavimą ir optimizavimą. Užuot pasikliaudami žmogaus intuicija ar bandymų ir klaidų metodu, NAS algoritmai sistemingai tiria galimų architektūrų projektavimo erdvę, vertina jų našumą ir identifikuoja perspektyviausius kandidatus. Šiuo procesu siekiama rasti architektūras, kurios pasiekia aukščiausio lygio našumą konkrečioms užduotims ir duomenų rinkiniams, kartu sumažinant naštą žmonėms ekspertams.

Tradiciškai neuroninio tinklo kūrimas buvo rankinis procesas, reikalaujantis didelės patirties. Duomenų mokslininkai ir mašininio mokymosi inžinieriai eksperimentuodavo su skirtingais sluoksnių tipais (konvoliuciniais sluoksniais, rekurentiniais sluoksniais ir kt.), jungčių modeliais ir hiperparametrais, kad rastų geriausiai veikiančią architektūrą konkrečiai problemai. NAS automatizuoja šį procesą, leisdama net ir ne ekspertams kurti aukštos kokybės giluminio mokymosi modelius.

Kodėl NAS yra svarbi?

NAS siūlo keletą reikšmingų privalumų:

Automatizavimas: Sumažina priklausomybę nuo žmonių ekspertizės kuriant neuroninių tinklų architektūras.
Našumas: Gali atrasti architektūras, kurios pranoksta rankiniu būdu sukurtas, taip pagerinant tikslumą ir efektyvumą.
Pritaikymas: Leidžia kurti specializuotas architektūras, pritaikytas konkrečioms užduotims ir duomenų rinkiniams.
Efektyvumas: Optimizuoja resursų naudojimą, surandant architektūras, kurios pasiekia norimą našumą su mažiau parametrų ir skaičiavimo resursų.
Prieinamumas: Demokratizuoja giluminį mokymąsi, palengvindama asmenims ir organizacijoms su ribota patirtimi kurti ir diegti aukštos kokybės modelius.

Pagrindiniai NAS komponentai

Įprastą NAS algoritmą sudaro trys esminiai komponentai:

Paieškos erdvė: Apibrėžia galimų neuroninių tinklų architektūrų rinkinį, kurį algoritmas gali tyrinėti. Tai apima sluoksnių tipų, jų jungčių ir hiperparametrų apibrėžimą.
Paieškos strategija: Nurodo, kaip algoritmas tyrinėja paieškos erdvę. Tai apima tokius metodus kaip atsitiktinė paieška, skatinamasis mokymasis, evoliuciniai algoritmai ir gradientais pagrįsti metodai.
Vertinimo strategija: Nustato, kaip vertinamas kiekvienos architektūros našumas. Paprastai tai apima architektūros apmokymą naudojant duomenų poaibį ir jos našumo matavimą validavimo rinkinyje.

1. Paieškos erdvė

Paieškos erdvė yra kritinis NAS komponentas, nes ji apibrėžia architektūrų, kurias algoritmas gali tyrinėti, apimtį. Gerai suprojektuota paieškos erdvė turėtų būti pakankamai išraiškinga, kad apimtų platų potencialiai aukštos kokybės architektūrų spektrą, ir kartu pakankamai apribota, kad būtų galima efektyviai ją tyrinėti. Dažni paieškos erdvių elementai yra:

Sluoksnių tipai: Apibrėžia sluoksnių tipus, kuriuos galima naudoti architektūroje, pvz., konvoliucinius, rekurentinius, visiškai sujungtus ir sutelkimo sluoksnius. Sluoksnių tipų pasirinkimas dažnai priklauso nuo konkrečios užduoties. Vaizdų atpažinimui paprastai naudojami konvoliuciniai sluoksniai. Laiko eilučių duomenims pirmenybė teikiama rekurentiniams sluoksniams.
Jungčių modeliai: Nurodo, kaip sluoksniai yra sujungti tarpusavyje. Tai gali apimti nuoseklias jungtis, praleidimo jungtis (leidžiančias sluoksniams apeiti vieną ar daugiau tarpinių sluoksnių) ir sudėtingesnes grafu pagrįstas jungtis. Pavyzdžiui, „ResNets“ plačiai naudoja praleidimo jungtis.
Hiperparametrai: Apibrėžia su kiekvienu sluoksniu susijusius hiperparametrus, tokius kaip filtrų skaičius konvoliuciniame sluoksnyje, branduolio dydis, mokymosi greitis ir aktyvacijos funkcija. Hiperparametrų optimizavimas dažnai integruojamas į NAS procesą.
Ląstelėmis pagrįstos paieškos erdvės: Jos kuria sudėtingus tinklus, sudėdamos pasikartojančias „ląsteles“. Ląstelę gali sudaryti mažas operacijų, tokių kaip konvoliucija, sutelkimas ir netiesinės aktyvacijos, grafas. Tada NAS sutelkia dėmesį į optimalios struktūros paiešką *ląstelės viduje*, kuri vėliau kartojama. Šis metodas drastiškai sumažina paieškos erdvę, palyginti su visų tinklo architektūrų paieška.

Paieškos erdvės projektavimas yra esminis sprendimas. Platesnė paieškos erdvė potencialiai leidžia atrasti naujesnes ir efektyvesnes architektūras, tačiau taip pat padidina paieškos proceso skaičiavimo kaštus. Siauresnę paieškos erdvę galima tyrinėti efektyviau, tačiau tai gali apriboti algoritmo galimybes rasti tikrai novatoriškas architektūras.

2. Paieškos strategija

Paieškos strategija nustato, kaip NAS algoritmas tyrinėja apibrėžtą paieškos erdvę. Skirtingos paieškos strategijos turi įvairių privalumų ir trūkumų, kurie daro įtaką paieškos proceso efektyvumui ir veiksmingumui. Kai kurios įprastos paieškos strategijos:

Atsitiktinė paieška: Paprasčiausias metodas, atsitiktinai atrenkantis architektūras iš paieškos erdvės ir vertinantis jų našumą. Nors lengva įgyvendinti, didelėms paieškos erdvėms tai gali būti neefektyvu.
Skatinamasis mokymasis (RL): Naudoja skatinamojo mokymosi agentą, kuris mokosi politikos, kaip generuoti architektūras. Agentas gauna atlygį, pagrįstą sugeneruotų architektūrų našumu. Valdiklis, dažnai RNN, išveda veiksmus, kurie apibrėžia architektūrą. Tada architektūra apmokoma, o jos našumas naudojamas kaip atlygis atnaujinti valdiklį. Tai vienas iš novatoriškų NAS metodų, tačiau reikalauja daug skaičiavimų.
Evoliuciniai algoritmai (EA): Įkvėpti biologinės evoliucijos, šie algoritmai palaiko architektūrų populiaciją ir iteratyviai ją gerina per tokius procesus kaip mutacija ir kryžminimas. Architektūros atrenkamos pagal jų tinkamumą (našumą). Neuroninių tinklų populiacija evoliucionuoja laikui bėgant, geriausiai veikiančioms architektūroms išliekant ir dauginantis, o silpnesnės architektūros atmetamos.
Gradientais pagrįsti metodai: Performuluoja architektūros paieškos problemą kaip tęstinio optimizavimo problemą, leidžiančią naudoti gradientais pagrįstus optimizavimo metodus. Šis metodas paprastai apima architektūrinių parametrų, kurie nustato tinklo jungtis ir sluoksnių tipus, mokymąsi. DARTS (Diferencijuojama architektūros paieška) yra ryškus pavyzdys, reprezentuojantis architektūrą kaip nukreiptą aciklinį grafą ir atpalaiduojantis diskrečius pasirinkimus (pvz., kurią operaciją taikyti) į tęstinius.
Bajeso optimizavimas: Naudoja tikimybinį modelį, kad prognozuotų nematytų architektūrų našumą, remiantis anksčiau įvertintų architektūrų našumu. Tai leidžia algoritmui efektyviai tyrinėti paieškos erdvę, sutelkiant dėmesį į perspektyvias sritis.

Paieškos strategijos pasirinkimas priklauso nuo tokių veiksnių kaip paieškos erdvės dydis ir sudėtingumas, turimi skaičiavimo resursai ir norimas kompromisas tarp tyrinėjimo ir išnaudojimo. Gradientais pagrįsti metodai išpopuliarėjo dėl savo efektyvumo, tačiau RL ir EA gali būti veiksmingesni tiriant sudėtingesnes paieškos erdvės.

3. Vertinimo strategija

Vertinimo strategija nustato, kaip vertinamas kiekvienos architektūros našumas. Paprastai tai apima architektūros apmokymą naudojant duomenų poaibį (mokymo rinkinį) ir jos našumo matavimą atskirame validavimo rinkinyje. Vertinimo procesas gali reikalauti daug skaičiavimų, nes kiekvieną architektūrą reikia apmokyti nuo nulio. Galima naudoti keletą metodų, siekiant sumažinti vertinimo skaičiavimo kaštus:

Mažesnio tikslumo vertinimas: Architektūrų apmokymas trumpesnį laiką arba su mažesniu duomenų poaibiu, siekiant gauti apytikslį jų našumo įvertį. Tai leidžia greitai atmesti prastai veikiančias architektūras.
Svorių dalijimasis: Dalijimasis svoriais tarp skirtingų architektūrų paieškos erdvėje. Tai sumažina parametrų, kuriuos reikia apmokyti kiekvienai architektūrai, skaičių, žymiai pagreitindama vertinimo procesą. Vieno bandymo NAS metodai, tokie kaip ENAS (Efektyvi neuronavimo architektūros paieška), naudoja svorių dalijimąsi.
Tarpinės užduotys: Architektūrų vertinimas atliekant supaprastintą ar susijusią užduotį, kuri reikalauja mažiau skaičiavimų nei pradinė užduotis. Pavyzdžiui, architektūrų vertinimas su mažesniu duomenų rinkiniu arba mažesne raiška.
Našumo prognozavimas: Pakaitalo modelio apmokymas, kad jis prognozuotų architektūrų našumą pagal jų struktūrą. Tai leidžia vertinti architektūras jų faktiškai neapmokant.

Vertinimo strategijos pasirinkimas apima kompromisą tarp tikslumo ir skaičiavimo kaštų. Mažesnio tikslumo vertinimo metodai gali pagreitinti paieškos procesą, tačiau gali lemti netikslius našumo įverčius. Svorių dalijimasis ir našumo prognozavimas gali būti tikslesni, tačiau reikalauja papildomų išlaidų bendrų svorių ar pakaitalo modelio apmokymui.

NAS metodų tipai

NAS algoritmus galima suskirstyti į kategorijas pagal kelis veiksnius, įskaitant paieškos erdvę, paieškos strategiją ir vertinimo strategiją. Štai keletas įprastų kategorijų:

Ląstelėmis pagrįsta vs. Makroarchitektūros paieška: Ląstelėmis pagrįsta paieška orientuota į optimalios pasikartojančios ląstelės struktūros projektavimą, kuri vėliau sudedama, kad būtų sukurtas visas tinklas. Makroarchitektūros paieška tiria bendrą tinklo struktūrą, įskaitant sluoksnių skaičių ir jų jungtis.
„Juodosios dėžės“ vs. „Baltosios dėžės“ paieška: „Juodosios dėžės“ paieška traktuoja architektūros vertinimą kaip juodąją dėžę, stebėdama tik įvestį ir išvestį, be prieigos prie vidinio architektūros veikimo. Skatinamasis mokymasis ir evoliuciniai algoritmai paprastai naudojami „juodosios dėžės“ paieškai. „Baltosios dėžės“ paieška naudoja vidinius architektūros veikimo principus, tokius kaip gradientai, kad nukreiptų paieškos procesą. Gradientais pagrįsti metodai naudojami „baltosios dėžės“ paieškai.
Vieno bandymo vs. Daugkartinių bandymų paieška: Vieno bandymo paieška apmoko vieną „supertinklą“, kuris apima visas galimas architektūras paieškos erdvėje. Optimali architektūra tada parenkama ištraukiant potinklį iš supertinklo. Daugkartinių bandymų paieška kiekvieną architektūrą apmoko atskirai.
Diferencijuojama vs. Nediferencijuojama paieška: Diferencijuojami paieškos metodai, kaip DARTS, atpalaiduoja architektūros paieškos problemą iki tęstinio optimizavimo problemos, leidžiant naudoti gradiento nusileidimą. Nediferencijuojami paieškos metodai, kaip skatinamasis mokymasis ir evoliuciniai algoritmai, remiasi diskrečiais optimizavimo metodais.

NAS iššūkiai ir apribojimai

Nepaisant savo potencialo, NAS susiduria su keliais iššūkiais ir apribojimais:

Skaičiavimo kaštai: Daugybės architektūrų apmokymas ir vertinimas gali būti brangus skaičiavimo požiūriu, reikalaujantis didelių resursų ir laiko. Tai ypač pasakytina apie sudėtingas paieškos erdves ir aukšto tikslumo vertinimo strategijas.
Apibendrinimas: NAS atrastos architektūros gali prastai apibendrinti kitus duomenų rinkinius ar užduotis. Persimokymas pagal konkretų duomenų rinkinį, naudojamą paieškos proceso metu, yra dažna problema.
Paieškos erdvės projektavimas: Tinkamos paieškos erdvės projektavimas yra sudėtinga užduotis. Per daug ribojanti paieškos erdvė gali apriboti algoritmo galimybes rasti optimalias architektūras, o per plati paieškos erdvė gali padaryti paieškos procesą neįveikiamu.
Stabilumas: NAS algoritmai gali būti jautrūs hiperparametrų nustatymams ir atsitiktiniam inicializavimui. Tai gali lemti nenuoseklius rezultatus ir apsunkinti rezultatų atkartojimą.
Interpretuojamumas: NAS atrastos architektūros dažnai yra sudėtingos ir sunkiai interpretuojamos. Dėl to gali būti sunku suprasti, kodėl konkreti architektūra veikia gerai ir kaip ją toliau tobulinti.

NAS pritaikymai

NAS sėkmingai pritaikyta įvairioms užduotims ir sritims, įskaitant:

Vaizdų klasifikavimas: NAS buvo naudojama atrasti aukščiausio lygio architektūras vaizdų klasifikavimo užduotims, tokioms kaip ImageNet ir CIFAR-10. Pavyzdžiai: NASNet, AmoebaNet ir EfficientNet.
Objektų aptikimas: NAS pritaikyta objektų aptikimo užduotims, kur ji buvo naudojama projektuoti efektyvesnius ir tikslesnius objektų detektorius.
Semantinė segmentacija: NAS buvo naudojama atrasti architektūras semantinei segmentacijai, kuri apima etiketės priskyrimą kiekvienam vaizdo pikseliui.
Natūraliosios kalbos apdorojimas (NKA): NAS buvo naudojama projektuoti architektūras įvairioms NKA užduotims, tokioms kaip mašininis vertimas, teksto klasifikavimas ir kalbos modeliavimas. Pavyzdžiui, ji buvo naudojama optimizuoti rekurentinių neuroninių tinklų ir transformerių architektūrą.
Kalbos atpažinimas: NAS pritaikyta kalbos atpažinimo užduotims, kur ji buvo naudojama projektuoti tikslesnius ir efektyvesnius akustinius modelius.
Robotika: NAS gali būti naudojama optimizuoti robotų valdymo politikas, leidžiant robotams efektyviau mokytis sudėtingų užduočių.
Vaistų atradimas: NAS gali būti potencialiai naudojama vaistų atradime projektuojant molekules su norimomis savybėmis. Pavyzdžiui, ji galėtų būti naudojama optimizuoti molekulių struktūrą, siekiant pagerinti jų jungimosi afinitetą su tiksliniu baltymu.

Ateities kryptys NAS srityje

NAS sritis sparčiai vystosi, su keliomis perspektyviomis tyrimų kryptimis:

Efektyvi NAS: Kuriamos efektyvesnės NAS algoritmai, reikalaujantys mažiau skaičiavimo resursų ir laiko. Tai apima tokius metodus kaip svorių dalijimasis, mažesnio tikslumo vertinimas ir našumo prognozavimas.
Perkeliama NAS: Projektuojami NAS algoritmai, galintys atrasti architektūras, kurios gerai apibendrina kitus duomenų rinkinius ir užduotis. Tai apima tokius metodus kaip meta-mokymasis ir domeno adaptacija.
Interpretuojama NAS: Kuriamos NAS algoritmai, kurie sukuria lengviau interpretuojamas ir suprantamas architektūras. Tai apima tokius metodus kaip vizualizacija ir paaiškinamas DI.
NAS ribotų resursų įrenginiams: Kuriamos NAS algoritmai, galintys projektuoti architektūras, tinkamas diegti ribotų resursų įrenginiuose, tokiuose kaip mobilieji telefonai ir įterptosios sistemos. Tai apima tokius metodus kaip tinklo kvantavimas ir genėjimas.
NAS konkrečiai techninei įrangai: Neuroninių tinklų architektūrų optimizavimas, siekiant išnaudoti konkrečių techninės įrangos architektūrų, tokių kaip GPU, TPU ir FPGA, privalumus.
NAS derinimas su kitais AutoML metodais: NAS integravimas su kitais AutoML metodais, tokiais kaip hiperparametrų optimizavimas ir požymių inžinerija, siekiant sukurti išsamesnius automatizuoto mašininio mokymosi procesus.
Automatizuotas paieškos erdvės projektavimas: Kuriamos technikos, skirtos automatiškai projektuoti pačią paieškos erdvę. Tai galėtų apimti optimalių sluoksnių tipų, jungčių modelių ir hiperparametrų, kuriuos reikia įtraukti į paieškos erdvę, mokymąsi.
NAS anapus prižiūrimo mokymosi: NAS išplėtimas į kitas mokymosi paradigmas, tokias kaip neprižiūrimas mokymasis, skatinamasis mokymasis ir savarankiškas mokymasis.

Pasaulinis poveikis ir etiniai aspektai

NAS pažanga turi didelį pasaulinį poveikį, suteikdama galimybę demokratizuoti giluminį mokymąsi ir padaryti jį prieinamą platesnei auditorijai. Tačiau labai svarbu atsižvelgti į etines automatizuoto modelių kūrimo pasekmes:

Šališkumo sustiprinimas: NAS algoritmai gali netyčia sustiprinti mokymo duomenyse esantį šališkumą, sukeldami diskriminacinius rezultatus. Būtina užtikrinti, kad mokymo duomenys būtų reprezentatyvūs ir nešališki.
Skaidrumo stoka: Sudėtingas NAS atrastas architektūras gali būti sunku interpretuoti, todėl sunku suprasti, kaip jos priima sprendimus. Šis skaidrumo trūkumas gali kelti susirūpinimą dėl atskaitomybės ir teisingumo.
Darbo vietų praradimas: Modelių kūrimo automatizavimas potencialiai gali lemti duomenų mokslininkų ir mašininio mokymosi inžinierių darbo vietų praradimą. Svarbu atsižvelgti į socialines ir ekonomines automatizavimo pasekmes ir investuoti į perkvalifikavimo ir kvalifikacijos kėlimo programas.
Poveikis aplinkai: NAS skaičiavimo kaštai gali prisidėti prie anglies dvideginio išmetimo. Svarbu kurti energiją taupančius NAS algoritmus ir naudoti atsinaujinančius energijos šaltinius mokymo procesui maitinti.

Šių etinių aspektų sprendimas yra būtinas siekiant užtikrinti, kad NAS būtų naudojama atsakingai ir visų labui.

Praktinis pavyzdys: Vaizdų klasifikavimas su NAS sugeneruotu modeliu

Įsivaizduokime scenarijų, kai maža NVO besivystančioje šalyje nori pagerinti derliaus prognozavimą naudojant palydovinius vaizdus. Jie neturi resursų samdyti patyrusių giluminio mokymosi inžinierių. Naudodami debesija pagrįstą AutoML platformą, kuri apima NAS, jie gali:

Įkelti savo pažymėtą duomenų rinkinį: Duomenų rinkinį sudaro palydovinės dirbamos žemės nuotraukos, pažymėtos atitinkamu derliumi.
Apibrėžti problemą: Nurodyti, kad jie nori atlikti vaizdų klasifikavimą, kad prognozuotų derlių (pvz., „didelis derlius“, „vidutinis derlius“, „mažas derlius“).
Leisti NAS atlikti darbą: AutoML platforma naudoja NAS, kad automatiškai ištyrinėtų skirtingas neuroninių tinklų architektūras, optimizuotas jų konkrečiam duomenų rinkiniui ir problemai.
Įdiegti geriausią modelį: Po paieškos proceso platforma pateikia geriausiai veikiantį NAS sugeneruotą modelį, paruoštą diegimui. NVO tada gali naudoti šį modelį prognozuoti derlių naujose srityse, padėdama ūkininkams optimizuoti savo praktiką ir pagerinti maisto saugumą.

Šis pavyzdys pabrėžia, kaip NAS gali suteikti organizacijoms su ribotais resursais galimybę pasinaudoti giluminio mokymosi galia.

Išvada

Neurolinių architektūrų paieška (NAS) yra galingas AutoML metodas, automatizuojantis giluminio mokymosi modelių kūrimą. Sistemingai tyrinėdami galimų architektūrų projektavimo erdvę, NAS algoritmai gali atrasti aukštos kokybės modelius, kurie pranoksta rankiniu būdu sukurtus. Nors NAS susiduria su iššūkiais, susijusiais su skaičiavimo kaštais, apibendrinimu ir interpretuojamumu, vykstantys tyrimai sprendžia šiuos apribojimus ir atveria kelią efektyvesniems, perkeliamiems ir interpretuojamiems NAS algoritmams. Srities tobulėjimui tęsiantis, NAS yra pasirengusi atlikti vis svarbesnį vaidmenį demokratizuojant giluminį mokymąsi ir įgalinant jo taikymą įvairioms užduotims ir sritims, teikiant naudą asmenims ir organizacijoms visame pasaulyje. Kritiškai svarbu atsižvelgti į etines pasekmes kartu su technologine pažanga, siekiant užtikrinti atsakingą šių galingų įrankių inovaciją ir diegimą.