Tipiškai saugi neuroninių architektūrų paieška: AutoML pakylėjimas patikimumu ir atsparumu

Sparčiai besivystančiame dirbtinio intelekto (DI) kraštovaizdyje, ieškojimas galingesnių, efektyvesnių ir patikimesnių mašininio mokymosi modelių yra nesibaigiantis. Kritinis šios kelionės butelio kaklelis tradiciškai buvo neuroninių tinklų architektūrų projektavimas – sudėtinga užduotis, reikalaujanti gilių žinių, didelių skaičiavimo resursų ir dažnai meninės intuicijos. Čia įžengia automatizuotas mašininis mokymasis (AutoML) ir, konkrečiau, neuroninių architektūrų paieška (NAS), žadantys demokratizuoti DI kūrimą, automatizuodami šį sudėtingą procesą.

Nors NAS pasiekė novatoriškų rezultatų, dabartinės jos implementacijos dažnai susiduria su iššūkiais: generuojamos netinkamos arba suboptimalios architektūros, švaistomi vertingi skaičiavimo ciklai ir reikalingas platus patvirtinimas po generavimo. Ką daryti, jei galėtume suteikti NAS tokį pat atsparumą ir nuspėjamumą, kokį brangina šiuolaikinės programinės įrangos inžinerijos praktikos? Būtent čia atsiranda tipiškai saugi neuroninių architektūrų paieška, siūlanti paradigmos pokytį, taikant tipų sistemos principus automatizuotam neuroninių tinklų projektavimui.

Šis išsamus vadovas išnagrinės, kas yra tipiškai saugi NAS, jos pagrindinius principus, didžiulę naudą, kurią ji suteikia pasaulinei DI bendruomenei, ir kaip ji pasirengusi iš naujo apibrėžti AutoML implementacijų ateitį. Išnagrinėsime, kaip šis požiūris užtikrina architektūrinį pagrįstumą nuo pat pradžių, žymiai sumažindamas klaidas, didindamas efektyvumą ir skatindamas didesnį pasitikėjimą autonomiškai sukurtomis DI sistemomis.

Kraštovaizdžio supratimas: AutoML ir neuroninių architektūrų paieška

Prieš nagrinėdami tipų saugumo niuansus, būtina suprasti pagrindines AutoML ir NAS koncepcijas.

Kas yra automatizuotas mašininis mokymasis (AutoML)?

AutoML yra apibendrinamasis terminas, apimantis metodus, skirtus automatizuoti mašininio mokymosi taikymo procesą nuo pradžios iki pabaigos, padarant jį prieinamu ne specialistams ir pagreitinant kūrimą patyrusiems praktikams. Jo tikslas – automatizuoti tokias užduotis kaip duomenų išankstinis apdorojimas, požymių inžinerija, modelių pasirinkimas, hiperparametrų optimizavimas ir, svarbiausia, neuroninių architektūrų paieška.

• DI demokratizavimas: AutoML sumažina įėjimo barjerą, leidžiant įmonėms ir tyrėjams visame pasaulyje, nepriklausomai nuo jų prieigos prie specializuotų ML inžinierių, pasinaudoti pažangiais DI sprendimais. Tai ypač svarbu startuoliams ir organizacijoms regionuose, kuriuose trūksta DI talentų.
• Efektyvumas ir greitis: Automatizuodamas pasikartojančias ir daug laiko reikalaujančias užduotis, AutoML atlaisvina žmogiškuosius ekspertus, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio strategines problemas, žymiai pagreitindamas DI produktų kūrimo ciklą visame pasaulyje.
• Našumo didinimas: AutoML algoritmai dažnai gali atrasti modelius, kurie pranoksta žmogaus sukurtus analogus, išsamiai ieškodami didžiulėse sprendimų erdvėse.

Neuroninių architektūrų paieškos (NAS) augimas

NAS yra pagrindinis AutoML komponentas, specialiai skirtas automatizuoti neuroninių tinklų architektūrų projektavimą. Istoriškai, efektyvių neuroninių tinklų projektavimas apėmė platų bandymų ir klaidų procesą, vadovaujamą ekspertų intuicijos ir empirinių stebėjimų. Šis procesas yra:

• Daug laiko reikalaujantis: Rankinis architektūrinių variacijų tyrinėjimas gali užtrukti savaites ar mėnesius.
• Reikalaujantis daug resursų: Kiekviena architektūrinė hipotezė turi būti apmokyta ir įvertinta.
• Priklausomas nuo ekspertų: Jis labai priklauso nuo giluminio mokymosi tyrėjų patirties.

NAS siekia automatizuoti šią paiešką, apibrėždama paieškos erdvę (galimų operacijų ir jungčių rinkinį), paieškos strategiją (kaip naršyti šioje erdvėje) ir našumo įvertinimo strategiją (kaip vertinti kandidatų architektūras). Populiarios paieškos strategijos apima:

• Stiprinamasis mokymasis (RL): Valdymo tinklas siūlo architektūras, kurios vėliau apmokomos ir įvertinamos, teikiant atlygio signalą valdikliui.
• Evoliuciniai algoritmai (EA): Architektūros traktuojamos kaip populiacijos individai, evoliucionuojantys per kartas, naudojant tokias operacijas kaip mutacija ir kryžminimas.
• Gradientiniai metodai: Paieškos erdvė padaroma diferencijuojama, leidžianti gradientinio nusileidimo metodui tiesiogiai optimizuoti architektūros parametrus.
• Vieno karto NAS (One-shot NAS): Sukuriamas ir apmokomas didelis „supergrafas“, kuriame yra visos galimos operacijos, o po to išgaunami potinkliai be individualaus perkvalifikavimo.

Nors ir sėkminga, tradicinė NAS susiduria su dideliais iššūkiais:

• Didelės paieškos erdvės: Galimų architektūrų skaičius gali būti astronomiškai didelis, todėl išsami paieška yra neįmanoma.
• Skaičiavimo sąnaudos: Kiekvienos kandidato architektūros įvertinimas dažnai reikalauja pilno apmokymo, o tai gali būti pernelyg brangu, ypač sudėtingoms užduotims ir dideliems duomenų rinkiniams.
• Trapumas ir neteisingos architektūros: Be tinkamų apribojimų, NAS algoritmai gali pasiūlyti architektūras, kurios yra sintaksiškai neteisingos, skaičiavimo požiūriu neįgyvendinamos arba tiesiog nelogiškos (pvz., jungiančios nesuderinamus sluoksnius, kuriančios ciklus tiesioginiame tinkle arba pažeidžiančios tenzorių dimensijų reikalavimus). Šios neteisingos architektūros švaisto brangius skaičiavimo resursus apmokymo bandymų metu.

„Tipų saugumo“ paradigma programinės įrangos inžinerijoje

Kad įvertintume tipiškai saugią NAS, trumpai prisiminkime tipų saugumo koncepciją įprastoje programinės įrangos kūrimoje. Tipų sistema yra taisyklių rinkinys, kuris priskiria „tipą“ įvairioms programavimo kalbos konstrukcijoms (pvz., sveikasis skaičius, eilutė, loginis kintamasis, objektas). Tipų saugumas reiškia, kiek kalba ar sistema apsaugo nuo tipų klaidų.

Tokiose kalbose kaip Java, C++ ar net Python su statiniais tipų tikrintuvais, tipų saugumas užtikrina, kad operacijos būtų atliekamos tik su suderinamų tipų duomenimis. Pavyzdžiui, paprastai negalite pridėti eilutės prie sveikojo skaičiaus be aiškaus konvertavimo. Privalumai yra didžiuliai:

• Ankstyvas klaidų aptikimas: Tipų klaidos aptinkamos „kompiliavimo metu“ (prieš programos vykdymą), o ne „vykdymo metu“, o tai yra daug efektyviau ir pigiau.
• Padidintas patikimumas: Programos yra mažiau linkusios į netikėtus gedimus ar neteisingą elgesį dėl tipų neatitikimų.
• Geresnis kodo skaitomumas ir palaikomumas: Aiškūs tipai veikia kaip dokumentacija, todėl kodą lengviau suprasti ir refaktoringuoti kūrėjams visame pasaulyje.
• Geresnis įrankių palaikymas: Integruotos kūrimo aplinkos (IDE) gali suteikti puikų automatinį užbaigimą, refaktorizavimą ir klaidų paryškinimą.

Įsivaizduokite, kad šį principą pritaikote neuroninių tinklų projektavimui. Užuot tiesiog ieškojus bet kokio savavališko sluoksnių derinio, mes norime užtikrinti, kad kiekviena pasiūlyta architektūra atitiktų iš anksto apibrėžtas, galiojančias struktūrines taisykles. Tai yra tipiškai saugios NAS esmė.

Atotrūkio mažinimas: Kas yra tipiškai saugi NAS?

Tipiškai saugi neuroninių architektūrų paieška taiko tipų sistemų principus iš programinės įrangos inžinerijos į neuroninių tinklų architektūros projektavimo sritį. Tai susiję su „gramatikos“ arba „schemos“ apibrėžimu, kuri nustato, kas sudaro galiojančią neuroninio tinklo struktūrą ir užtikrinimu, kad bet kokia NAS algoritmo pasiūlyta architektūra griežtai atitiktų šią gramatiką.

Iš esmės, tipiškai saugi NAS siekia aptikti architektūrines klaidas ir neatitikimus „projektavimo metu“ arba „prieš apmokymą“, užkertant kelią brangiam ir daug laiko reikalaujančiam netinkamų modelių apmokymo procesui. Ji užtikrina, kad kiekviena sugeneruota architektūra būtų struktūriškai patikima ir skaičiavimo požiūriu įgyvendinama prieš pradedant bet kokį intensyvų apmokymą.

Pagrindinės koncepcijos ir mechanizmai

Įgyvendinant tipiškai saugią NAS, reikia keleto pagrindinių komponentų:

1. Architektūrinės gramatikos/schemos apibrėžimas: Tai yra tipiškai saugios NAS širdis. Jis apima taisyklių, skirtų tinkamai neuroninio tinklo konstrukcijai, formalizavimą. Šios taisyklės apibrėžia:
   • Leidžiamos operacijos/sluoksniai: Kokie sluoksnių tipai (pvz., konvoliuciniai, pasikartojantys, pilnai sujungti, aktyvinimo funkcijos) yra leidžiami.
   • Sujungimo taisyklės: Kaip sluoksniai gali būti sujungti. Pavyzdžiui, a Conv2D sluoksnis paprastai jungiasi prie kito Conv2D arba a Pooling sluoksnio, bet ne tiesiogiai prie a Dense sluoksnio be išlyginimo. Praleidimo jungtims reikia specifinių susijungimo taisyklių.
   • Tenzorių suderinamumas: Užtikrinimas, kad vieno sluoksnio išvesties forma ir duomenų tipas būtų suderinami su kito sluoksnio įvesties reikalavimais (pvz., sluoksnis, tikintis 3D tenzoriaus, nepriims 2D tenzoriaus).
   • Grafo struktūros apribojimai: Ciklų prevencija tiesioginiuose tinkluose, užtikrinant galiojantį duomenų srauto kelią nuo įvesties iki išvesties.
   • Hiperparametrų diapazonai: Galiojančių diapazonų apibrėžimas sluoksniui būdingiems hiperparametrams (pvz., branduolio dydžiai, filtrų skaičius, išmetimo (dropout) koeficientai).

   Ši gramatika gali būti išreikšta naudojant domeno specifinę kalbą (DSL), formalų grafo atvaizdavimą su susijusiais apribojimais arba programinių patvirtinimo funkcijų rinkinį.

2. „Tipas“ neuroninių tinklų komponentuose: Tipiškai saugiame kontekste, kiekvienas sluoksnis ar operacija neuroniniame tinkle gali būti laikoma turinčia įvesties „tipą“ ir išvesties „tipą“. Šie tipai yra ne tik duomenų tipai (pvz., float32), bet taip pat apima dimensiją, formą ir net semantines savybes. Pavyzdžiui:
   • A Conv2D sluoksnis gali turėti įvesties tipą (batch_size, height, width, channels) ir išvesties tipą (batch_size, new_height, new_width, new_channels).
   • A Flatten sluoksnis konvertuoja daugiamatį tenzoriaus tipą į 1D tenzoriaus tipą.
   • A Dense (pilnai sujungtas) sluoksnis tikisi 1D tenzoriaus tipo.

   Tipų sistema tada patikrina, ar sujungus du sluoksnius, pirmojo sluoksnio išvesties tipas atitinka arba yra suderinamas su antrojo sluoksnio įvesties tipu.

3. Statinė analizė ir patvirtinimas: Pagrindinis mechanizmas yra atlikti statinę analizę pasiūlytai architektūrai. Tai reiškia jos galiojimo tikrinimą be faktinio tinklo vykdymo ar apmokymo. Įrankiai ar bibliotekos analizuotų architektūrinį apibrėžimą ir taikytų apibrėžtas gramatikos taisykles. Jei taisyklė pažeidžiama, architektūra nedelsiant pažymima kaip neteisinga ir atmetama arba pataisoma. Tai apsaugo nuo nenaudingo sugedusių modelių apmokymo.
4. Integracija su paieškos algoritmais: NAS paieškos algoritmas turi būti sukurtas arba pritaikytas atsižvelgti į šiuos tipų apribojimus. Vietoj visos savavališkos paieškos erdvės tyrinėjimo, jis yra nukreipiamas generuoti arba pasirinkti tik tas architektūras, kurios atitinka apibrėžtą tipų sistemą. Tai gali įvykti keliais būdais:
   • Generatyviniai apribojimai: Algoritmo generatoriai yra sukurti taip, kad iš prigimties gamintų tik galiojančias struktūras.
   • Filtravimas/Praskiedimas: Kandidatų architektūros yra generuojamos, o po to tipų tikrintuvas filtruoja neteisingas, prieš jas įvertinant.
   • Taisymo mechanizmai: Jei pasiūloma neteisinga architektūra, sistema bando ją minimaliai modifikuoti, kad ji taptų tipiškai saugia.

Tipiškai saugios NAS privalumai

Tipiškai saugių principų taikymas NAS srityje suteikia daugybę privalumų, kurie giliai atsiliepia įvairiose pramonės šakose ir tyrimų srityse visame pasaulyje:

1. Sumažintos klaidos ir neteisingos architektūros:
   • Išspręsta problema: Tradicinė NAS dažnai generuoja architektūras, kurios sugenda kompiliavimo arba vykdymo metu dėl nesuderinamų sluoksnių jungčių, neteisingų tenzorių formų ar kitų struktūrinių defektų.
   • Tipiškai saugus sprendimas: Taikydama griežtą architektūrinę gramatiką, tipiškai saugi NAS užtikrina, kad kiekviena sugeneruota architektūra nuo pat pradžių yra sintaksiškai ir struktūriškai teisinga. Tai drastiškai sumažina nepavykusių apmokymų skaičių ir pašalina nusivylimą, kylantį dėl architektūrinių projektavimo defektų derinimo.
2. Padidintas atsparumas ir patikimumas:
   • Išspręsta problema: Kai kurių NAS procesų „juodosios dėžės“ pobūdis gali lemti trapius modelius arba modelius, kurių projektavimo logika yra neaiški.
   • Tipiškai saugus sprendimas: Architektūros yra ne tik funkcionalios, bet ir struktūriškai patikimos bei atitinka geriausias tipų sistemoje užkoduotas praktikas. Tai lemia atsparesnius modelius, kurie rečiau susiduria su netikėtomis vykdymo klaidomis diegimo metu, o tai yra labai svarbu saugos požiūriu kritinėms programoms, tokioms kaip autonominiai automobiliai ar medicininė diagnostika.
3. Geresnis interpretuojamumas ir palaikomumas:
   • Išspręsta problema: Sudėtingas, automatiškai sugeneruotas architektūras žmogaus ekspertams gali būti sunku suprasti, derinti ar modifikuoti.
   • Tipiškai saugus sprendimas: Aiškus architektūrinės gramatikos apibrėžimas suteikia aiškią generuotų modelių struktūros dokumentaciją. Tai pagerina interpretuojamumą, todėl pasaulinei kūrėjų komandai lengviau suprasti ir palaikyti modelius per visą jų gyvavimo ciklą.
4. Patobulintas efektyvumas ir resursų panaudojimas:
   • Išspręsta problema: Netinkamų architektūrų apmokymas švaisto didelius skaičiavimo resursus (GPU, TPU, debesų kompiuterijos kreditus) ir laiką.
   • Tipiškai saugus sprendimas: Išvalydama netinkamas paieškos erdvės dalis ir patvirtindama architektūras prieš apmokymą, tipiškai saugi NAS užtikrina, kad skaičiavimo galia beveik išimtinai skiriama tinkamų modelių įvertinimui. Tai leidžia greičiau konverguoti prie efektyvių architektūrų ir žymiai sutaupyti lėšų, ypač naudinga organizacijoms, veikiančioms su įvairiais biudžetais visame pasaulyje.
5. Sumažintas įėjimo barjeras ir demokratizavimas:
   • Išspręsta problema: Aukštos kokybės neuroninių tinklų projektavimas tradiciškai reikalauja didelės srities ekspertizės, apribojant pažangią DI plėtrą nedaugelio pasirinktų specialistų ratui.
   • Tipiškai saugus sprendimas: Tipiniu saugumu pagrįstos sistemos suteiktos apsaugos priemonės leidžia mažiau patyrusiems vartotojams arba tiems, kurie turi skirtingą inžinerijos patirtį, efektyviai naudotis NAS. Jie gali tyrinėti galingus architektūrinius projektus be gilių žinių apie kiekvieną neuroninio tinklo projektavimo euristiką, demokratizuodami pažangių DI modelių kūrimą įvairiose profesinėse srityse ir regionuose.
6. Pagreitinta inovacija:
   • Išspręsta problema: Iteratyvus rankinio architektūrų projektavimo ir derinimo procesas gali trukdyti greitam eksperimentavimui.
   • Tipiškai saugus sprendimas: Automatizuodami architektūrinio teisingumo patvirtinimą, tyrėjai ir inžinieriai gali daug greičiau eksperimentuoti su naujais sluoksnių tipais, jungčių modeliais ir paieškos strategijomis daug greičiau, skatindami greitesnes inovacijas ir naujų, aukštos kokybės architektūrų atradimą.

Tipiškai saugių AutoML sistemų įgyvendinimo strategijos

Tipų saugumo integravimas į AutoML ir NAS darbo eigą reikalauja apgalvoto projektavimo ir įgyvendinimo. Štai dažnos strategijos ir aspektai:

1. Domeno specifinės kalbos (DSL), skirtos architektūros apibrėžimui

Specializuotos kalbos sukūrimas neuroninių tinklų architektūroms aprašyti gali būti labai efektyvus tipų saugumui. Ši DSL leistų kūrėjams apibrėžti statybinius blokus ir jų jungtis struktūrizuotu būdu, kuris iš esmės užkerta kelią netinkamoms konfigūracijoms.

• Privalumai: Suteikia griežtą gramatikos kontrolę, gali būti labai išraiškinga neuroninių tinklų koncepcijoms ir leidžia naudoti galingus statinės analizės įrankius, specialiai sukurtus DSL.
• Trūkumai: Reikia išmokti naują kalbą, o sukurti patikimą DSL analizatorių ir validatorių gali būti sudėtinga.
• Pavyzdys: Įsivaizduokite DSL, kurioje apibrėžiate modulius:

              module Classifier (input: Image, output: ProbabilityVector) {\n  conv_block(input, filters=32, kernel=3, activation=relu) -> pool_layer -> \n  conv_block(filters=64, kernel=3, activation=relu) -> flatten -> \n  dense_layer(units=128, activation=relu) -> dense_layer(units=10, activation=softmax) -> output;\n}
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  DSL analizatorius užtikrintų, kad conv_block išvestis būtų suderinama tenzoriui pool_layer, ir kad flatten eitų prieš dense_layer, jei ankstesni sluoksniai buvo konvoliuciniai.

2. Grafu pagrįstas atvaizdavimas su apribojimais

Neuroniniai tinklai iš prigimties yra grafo struktūros. Jų atvaizdavimas kaip skaičiavimo grafų, kur mazgai yra operacijos (sluoksniai), o briaunos – duomenų srautas, suteikia natūralią tipų saugumo sistemą.

• Mechanizmas: Kiekvienas mazgas (operacija) gali būti anotuotas numatomomis įvesties ir išvesties tenzorių formomis, duomenų tipais ir kitomis savybėmis. Briaunos atspindi šių tenzorių srautą. Validavimo priemonė gali pereiti per grafą, užtikrindama, kad kiekvienai briaunai, šaltinio mazgo išvesties tipas atitiktų paskirties mazgo įvesties tipą. Grafų algoritmai taip pat gali patikrinti tokias savybes kaip necikliškumas.
• Integracija: Daugelis giluminio mokymosi sistemų (TensorFlow, PyTorch) jau naudoja grafų atvaizdavimą viduje, todėl tai yra natūralus išplėtimas.
• Pavyzdys: Grafų validavimo biblioteka galėtų patikrinti, ar BatchNorm sluoksnis, skirtas 2D konvoliucinei išvesčiai, per klaidą nėra patalpintas po Recurrent Neural Network sluoksnio, kuris turi kitokią dimensiją.

3. Statiniai tipų tikrintuvai/validavimo priemonės

Tai yra įrankiai, kurie analizuoja architektūrinius apibrėžimus (nesvarbu, ar DSL, Python kode, ar konfigūracijos failuose) jų nevykdydami. Jie taiko iš anksto apibrėžtą taisyklių rinkinį, kad nustatytų galimas klaidas.

• Mechanizmas: Šios validavimo priemonės patikrintų:
  • Tenzorių dimensijų atitikimas: Užtikrinimas, kad A sluoksnio išvesties forma galėtų būti tinkamai apdorota B sluoksniu. Pavyzdžiui, jei a Conv2D sluoksnis išveda (N, H, W, C), vėlesniam Dense sluoksniui reikalingas (N, H*W*C) įvestis po išlyginimo.
  • Duomenų tipų nuoseklumas: Visi sluoksniai veikia su float32, arba tinkamas tipų konvertavimas maišant tipus.
  • Sluoksnių suderinamumas: Konkretūs sluoksniai jungiasi tik prie tam tikrų tipų ankstesnių/vėlesnių sluoksnių (pvz., negalima tiesiogiai prijungti telkimo sluoksnio prie įterpimo sluoksnio).
  • Tinkami hiperparametrai: Branduolių dydžiai tinkamais diapazonais, filtrų skaičius teigiamas ir t.t.
  • Grafo galiojimas: Užtikrinimas, kad nėra savarankiškų kilpų, dubliuojančių briaunų ar neapdorotų įvesčių/išvesčių.
• Integracija: Jie gali būti integruoti kaip išankstinio apdorojimo etapas NAS konvejeriuose, žymint netinkamus kandidatus, kol jie patenka į apmokymo eilę.

4. Integracija su esamomis AutoML sistemomis

Užuot kūrus nuo nulio, tipiškai saugūs principai gali būti įtraukti į esamas AutoML/NAS sistemas, tokias kaip AutoKeras, NNI (Neural Network Intelligence) ar Google Cloud AutoML.

• Išplėtimo taškai: Daugelis sistemų leidžia vartotojams apibrėžti pasirinktines paieškos erdves arba modifikuoti vertinimo logiką. Tipų saugumas gali būti įvestas:
  • Pasirinktinės paieškos erdvės apibrėžimai: Paieškos erdvės projektavimas taip, kad ji iš prigimties generuotų tipiškai saugias architektūras.
  • Išankstinio įvertinimo filtrai: Patvirtinimo žingsnio pridėjimas kaip pirmojo įvertinimo konvejerio etapo kiekvienai kandidato architektūrai.
  • Valdoma paieška: Paieškos algoritmo modifikavimas, kad jis teiktų pirmenybę arba siūlytų tik tipiškai saugius architektūrinius pakeitimus.
• Šiuolaikinių Python tipų užuominų naudojimas: Python pagrindu sukurtose sistemose, aiškių tipų užuominų apibrėžimas sluoksnių įvestims/išvestims ir įrankių, tokių kaip MyPy, naudojimas gali anksti aptikti daugelį struktūrinių neatitikimų, nors tai labiau skirta kodo teisingumui nei architektūriniam tinkamumui aukštesniu lygiu.

„Tipų“ sistemų pavyzdžiai praktikoje NAS srityje

Pateikime konkrečių pavyzdžių, ką „tipas“ gali reikšti neuroninių tinklų kontekste ir kaip tipų saugumas užtikrintų taisykles:

• Tenzoriaus formos ir dimensijų tipai:
  • Taisyklė: A Conv2D sluoksnis išveda 4D tenzorių (batch, height, width, channels). A Dense sluoksnis tikisi 2D tenzoriaus (batch, features).
  • Tipiškai saugus vykdymas: Jei NAS algoritmas siūlo tiesiogiai sujungti Conv2D su Dense, tipų sistema pažymi klaidą, reikalaudama tarpinio Flatten sluoksnio, kad 4D išvestis būtų konvertuota į 2D įvestį.
• Duomenų srauto ir grafo struktūros tipai:
  • Taisyklė: Tiesioginio srauto tinkle neturi būti ciklų.
  • Tipiškai saugus vykdymas: Tipų sistema, veikianti kaip grafo validavimo priemonė, tikrina, ar pasiūlytoje architektūroje nėra ciklų. Jei aptinkama ciklinė jungtis (pvz., sluoksnis A patenka į B, B patenka į C, o C grįžta į A), ji laikoma neteisinga.
• Semantinio suderinamumo tipai:
  • Taisyklė: Vaizdų klasifikavimo ir natūralios kalbos apdorojimo šakos paprastai susilieja per sujungimą arba elementus atliekančias operacijas prieš galutinį klasifikatorių, o ne tiesiogiai sujungiamos kaip nuoseklūs sluoksniai.
  • Tipiškai saugus vykdymas: Gramatika gali apibrėžti specifinius „sujungimo“ tipus, kurie apdoroja įvestis iš skirtingų šakų, užtikrindama, kad funkcijos būtų sujungiamos logiškai.
• Resursų apribojimo tipai:
  • Taisyklė: Diegiant ant kraštinių įrenginių, bendras parametrų skaičius arba slankiojo kablelio operacijos (FLOPs) neturi viršyti tam tikros ribos.
  • Tipiškai saugus vykdymas: Nors tai nėra griežtai struktūrinis tipas, sistema gali apskaičiuoti šiuos rodiklius pasiūlytai architektūrai ir pažymėti ją kaip neteisingą, jei ji viršija nustatytas ribas, optimizuojant konkrečioms diegimo aplinkoms visame pasaulyje.

Globalus poveikis ir praktiniai pritaikymai

Tipiškai saugi NAS nėra vien tik teorinis patobulinimas; jos praktinės pasekmės yra didelės ir toli siekiančios, veikiančios įvairius sektorius visame pasaulyje:

1. Sveikatos priežiūra ir medicininis vaizdavimas:

• Pritaikymas: Patikimų neuroninių tinklų kūrimas ligų diagnostikai iš medicininių vaizdų (pvz., rentgeno, MRT, KT skenavimų) arba vaistų atradimui.
• Poveikis: Sveikatos priežiūros srityje modelio patikimumas yra svarbiausias. Tipiškai saugi NAS užtikrina, kad automatiškai generuojami diagnostiniai modeliai yra struktūriškai patikimi, sumažinant architektūrinių trūkumų riziką, kurie galėtų lemti klaidingas diagnozes. Tai didina pasitikėjimą DI valdomais medicininiais įrankiais, leidžiant plačiau juos diegti klinikose ir ligoninėse nuo išsivysčiusių šalių iki besivystančių ekonomikų, kur DI diegimas gali žymiai užpildyti specialistų prieinamumo spragas.

2. Finansai ir algoritminė prekyba:

• Pritaikymas: Prediktyvių modelių kūrimas rinkos analizei, sukčiavimo aptikimui ir rizikos vertinimui.
• Poveikis: Finansų sistemos reikalauja ypatingo tikslumo ir patikimumo. Neteisinga tinklo architektūra gali sukelti didelių finansinių nuostolių. Tipiškai saugi NAS suteikia užtikrintumo sluoksnį, kad pagrindiniai modeliai yra struktūriškai teisingi, leidžiant finansinėms institucijoms Niujorke, Londone, Tokijuje ar Mumbajuje diegti DI sprendimus su didesniu pasitikėjimu jų fundamentalia vientisumu.

3. Autonominės sistemos (transporto priemonės, dronai):

• Pritaikymas: Neuroninių tinklų kūrimas suvokimui, navigacijai ir sprendimų priėmimui savaeigiuose automobiliuose, pramoniniuose robotuose ir bepilotiuose orlaiviuose.
• Poveikis: Saugumas autonominėse sistemose yra nediskutuotinas. Architektūriniai defektai gali turėti katastrofiškų pasekmių. Užtikrinant tipų saugumą, inžinieriai gali būti labiau įsitikinę, kad DI „smegenys“ yra struktūriškai patikimos, sutelkdami savo pastangas į jos veikimo ir etinių aspektų patvirtinimą, o ne į esminį architektūrinį teisingumą. Tai pagreitina autonominių technologijų kūrimą ir saugų diegimą įvairiose vietovėse ir reguliavimo aplinkose.

4. Gamyba ir kokybės kontrolė:

• Pritaikymas: Vizualinės apžiūros automatizavimas gaminio defektams, numatomoji techninė priežiūra mašinoms ir gamybos linijų optimizavimas.
• Poveikis: Pramonės šakose, tokiose kaip automobilių, elektronikos ar tekstilės, net nedideli architektūriniai trūkumai DI modeliuose gali sukelti brangių klaidų kokybės kontrolėje arba gamybos prastovas. Tipiškai saugi NAS padeda kurti atsparias DI sistemas, kurios palaiko aukštus veikimo standartus, užtikrindamos nuoseklią gaminių kokybę ir veiklos efektyvumą gamyklose nuo Vokietijos iki Vietnamo.

5. Moksliniai tyrimai ir atradimai:

• Pritaikymas: Naujų neuroninių tinklų architektūrų atradimo spartinimas sudėtingoms mokslo problemoms fizikos, chemijos ir biologijos srityse.
• Poveikis: Tyrėjai dažnai tyrinėja labai neįprastus tinklų dizainus. Tipiškai saugi NAS veikia kaip galingas asistentas, leidžiantis jiems greitai kurti ir patvirtinti eksperimentines architektūras, užtikrinant, kad jos yra skaičiavimo požiūriu tinkamos, prieš skiriant didelius resursus apmokymui. Tai pagreitina mokslinių atradimų tempą laboratorijose ir universitetuose visame pasaulyje.

6. Prieinamumas ir resursų optimizavimas besivystančiuose regionuose:

• Pritaikymas: Tyrėjų ir įmonių įgalinimas regionuose, turinčiuose ribotą prieigą prie pažangių skaičiavimo resursų arba mažesnį aukštos kvalifikacijos DI talentų fondą.
• Poveikis: Žymiai sumažindama iššvaistytus skaičiavimo ciklus netinkamoms architektūroms, tipiškai saugi NAS daro pažangią DI plėtrą ekonomiškai labiau įmanoma. Ji taip pat sumažina inžinierių kognityvinę apkrovą, leisdama jiems sutelkti dėmesį į problemos apibrėžimą ir duomenis, o ne į sudėtingus architektūrinius niuansus. Šis demokratizavimas skatina vietines DI inovacijas ir sprendžia unikalius iššūkius šalyse, kurios kitu atveju galėtų sunkiai konkuruoti pasaulinėje DI arenoje.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nors tipiškai saugi NAS siūlo patrauklių privalumų, jos visapusiškas įgyvendinimas susiduria su savais iššūkiais ir atveria įdomias ateities tyrimų ir plėtros galimybes:

1. Išsamių tipų sistemų apibrėžimas:

• Iššūkis: Neuroninių tinklų architektūros yra neįtikėtinai įvairios ir nuolat tobulėja. Apibrėžti tipų sistemą, kuri būtų pakankamai išsami, kad apimtų visus naudingus architektūrinius modelius (pvz., įvairias praleidimo jungtis, dėmesio mechanizmus, dinaminius grafikus) ir pakankamai lanksti, kad leistų inovacijas, yra didelė kliūtis. Pernelyg griežtos sistemos gali slopinti kūrybiškumą, o pernelyg leidžiamos sistemos paneigia tipų saugumo tikslą.
• Ateities kryptis: Daugiau išraiškingų architektūrinių DSL, adaptyvios gramatikos išvedimo iš esamų sėkmingų architektūrų ir hierarchinių tipų sistemų, kurios gali samprotauti apie sudėtingus modulių junginius, tyrimai.

2. Patvirtinimo skaičiavimo sąnaudos:

• Iššūkis: Nors tipiškai saugi NAS taupo skaičiavimus, išvengdama netinkamų modelių apmokymo, pati statinė analizė sukuria naujas skaičiavimo sąnaudas. Labai didelėms paieškos erdvėms arba itin sudėtingoms architektūrinėms gramatikoms, šis patvirtinimo žingsnis gali tapti kliūtimi.
• Ateities kryptis: Labai optimizuotų ir paraleliuotų patvirtinimo algoritmų kūrimas, aparatinės spartos panaudojimas grafo perėjimo ir apribojimų tikrinimui, bei patvirtinimo patikrinimų gilesnis integravimas į paieškos algoritmo generavimo procesą, kad jis taptų iš prigimties tipiškai saugus be aiškaus patikrinimo po generavimo.

3. Lankstumo ir griežtumo balansas:

• Iššūkis: Egzistuoja vidinė įtampa tarp griežto tipų saugumo užtikrinimo ir leidimo NAS algoritmui laisvai atrasti naujas, galbūt netradicines, bet labai efektyvias architektūras. Kartais, iš pažiūros „tipų saugumą pažeidžianti“ jungtis, sumaniai suprojektuota, gali lemti proveržius.
• Ateities kryptis: Tyrimai, susiję su „minkštųjų tipų sistemų“ arba „laipsniško tipavimo“ koncepcijomis NAS, kur tam tikros architektūrinės taisyklės gali būti sušvelnintos arba lydimos įspėjimų, o ne griežtų klaidų. Tai leidžia kontroliuojamai tyrinėti mažiau įprastus dizainus, išlaikant pradinį struktūrinio vientisumo lygį.

4. Besivystančios architektūros ir standartai:

• Iššūkis: Giluminio mokymosi sritis yra dinamiška, nuolat atsiranda naujų sluoksnių, aktyvinimo funkcijų ir jungčių modelių. Norint, kad tipų sistema būtų atnaujinta pagal naujausias architektūrines inovacijas, reikia nuolatinės priežiūros ir pritaikymo.
• Ateities kryptis: Meta-mokymosi metodų kūrimas tipų sistemos evoliucijai, kai sistema gali išmokti naujų architektūrinių modelių ir išvesti naujas tipų taisykles iš sėkmingų, žmogaus sukurtų arba NAS generuotų architektūrų rinkinio. Atvirų standartų nustatymas architektūriniams apibrėžimams ir tipų gramatikoms taip pat palengvintų sąveikumą ir bendrą pažangą visame pasaulyje.

5. Semantinis ir sintaksinis tipų saugumas:

• Iššūkis: Dabartinė tipiškai saugi NAS daugiausia dėmesio skiria sintaksiniam teisingumui (pvz., tenzorių formoms, sluoksnių suderinamumui). Tačiau tikrasis „semantinis“ teisingumas (pvz., ar ši architektūra iš tiesų tinka numatytai užduočiai? Ar ji linkusi į specifinius šališkumus?) yra daug sudėtingesnis ir dažnai reikalauja apmokymo ir įvertinimo.
• Ateities kryptis: Aukštesnio lygio semantinių apribojimų integravimas į tipų sistemas, galbūt naudojant žinių grafikus ar ekspertų sistemas, siekiant užkoduoti konkrečiai sričiai būdingą architektūrinę išmintį. Tai galėtų lemti ateitį, kurioje NAS ne tik generuos galiojančius tinklus, bet ir prasmingai suprojektuotus.

Praktiniai patarimai praktikams

Organizacijoms ir asmenims, norintiems pasinaudoti tipiškai saugios NAS galia, pateikiame keletą praktinių patarimų:

1. Pradėkite nuo pagrindinių statybinių blokų: Pradėkite apibrėždami tipų taisykles dažniausiems ir fundamentaliems neuroninių tinklų sluoksniams bei jungčių modeliams, susijusiems su jūsų specifine sritimi (pvz., konvoliuciniai blokai vaizdui, pasikartojantys elementai sekoms). Palaipsniui didinkite savo tipų sistemos sudėtingumą.
2. Pasinaudokite esamomis sistemomis ir bibliotekomis: Užuot kūrę tipų sistemą nuo nulio, išanalizuokite, ar jūsų pasirinkta AutoML ar giluminio mokymosi sistema siūlo prijungimo taškus arba išplėtimo taškus architektūriniam patvirtinimui. Bibliotekos, tokios kaip „Deep Architect“ ar pasirinktinės grafo patvirtinimo priemonės TensorFlow/PyTorch, gali būti pradinis taškas.
3. Aiškiai dokumentuokite savo architektūrinę gramatiką: Nepriklausomai nuo to, ar naudojate DSL, ar programines taisykles, užtikrinkite, kad jūsų apibrėžta architektūrinė gramatika būtų išsamiai dokumentuota. Tai labai svarbu naujų komandos narių apmokymui, nuoseklumo užtikrinimui visuose projektuose ir bendradarbiavimo palengvinimui tarp skirtingų komandų visame pasaulyje.
4. Anksti integruokite patvirtinimą į savo CI/CD konvejerį: Vertinkite architektūrinį patvirtinimą kaip bet kurį kitą kodo kokybės patikrinimą. Integruokite savo tipiškai saugios NAS validavimo priemonę į savo nuolatinės integracijos/nuolatinio diegimo (CI/CD) konvejerį. Tai užtikrina, kad bet kokia automatiškai sugeneruota ar rankiniu būdu modifikuota architektūra yra patvirtinama, prieš jai sunaudojant didelius skaičiavimo resursus apmokymui.
5. Pirmenybę teikite resursų optimizavimui: Aplinkose, turinčiose ribotus skaičiavimo resursus (dažnai pasitaikančiose daugelyje besivystančių rinkų ar mažesnėse tyrimų laboratorijose), tiesioginis sąnaudų taupymas, išvengiant netinkamo modelio apmokymo, yra didelis. Padarykite tipiškai saugią NAS prioritetu, kad maksimaliai padidintumėte savo investicijų grąžą DI plėtroje.
6. Skatinkite patikimos DI inžinerijos kultūrą: Skatinkite savo komandą mąstyti apie neuroninio tinklo dizainą inžineriniu požiūriu, pabrėžiant teisingumą, patikimumą ir palaikomumą nuo pradinės architektūros paieškos fazės. Tipų saugumas gali būti galingas įrankis ugdant šią kultūrą.

Išvada

Automatizuoto mašininio mokymosi ir neuroninių architektūrų paieškos kelionė liudija neįtikėtiną DI pažangą. Tačiau, šioms sistemoms augant sudėtingumu ir autonomija, tvirtų, patikimų ir efektyvių operacijų poreikis tampa svarbiausiu. Tipiškai saugi neuroninių architektūrų paieška atsiranda kaip esminis evoliucinis žingsnis, įkvėpiantis automatizuoto projektavimo galią su nuspėjamumu ir klaidų prevencijos galimybėmis, būdingomis šiuolaikinėms programinės įrangos inžinerijos principams.

Užtikrindama architektūrinį pagrįstumą projektavimo metu, tipiškai saugi NAS dramatiškai sumažina švaistomus skaičiavimo resursus, pagreitina aukštos kokybės modelių atradimą ir padidina pasitikėjimą DI sistemomis, diegiamomis kritiniuose pasauliniuose sektoriuose. Tai demokratizuoja prieigą prie pažangių DI modelių kūrimo, leidžiant platesniam praktikų ir organizacijų ratui visame pasaulyje kurti sudėtingus, patikimus mašininio mokymosi sprendimus.

Žvelgiant į ateitį, nuolatinis neuroninių architektūrų tipų sistemų tobulinimas, kartu su paieškos algoritmų ir skaičiavimo efektyvumo pažanga, neabejotinai atvers naujas DI inovacijų ribas. Tipiškai saugios NAS priėmimas yra ne tik optimizavimas; tai strateginis imperatyvas kuriant naujos kartos protingas, patikimas ir globaliai reikšmingas DI programas.

Atėjo tvirtų, automatiškai suprojektuotų DI era, o tipiškai saugi NAS rodo kelią.