Neironu arhitektūras meklēšana: dziļās mācīšanās modeļu projektēšanas automatizācija

Dziļā mācīšanās ir radījusi revolūciju dažādās jomās, sākot no datorredzes un dabiskās valodas apstrādes līdz robotikai un zāļu atklāšanai. Tomēr efektīvu dziļās mācīšanās arhitektūru izstrāde prasa ievērojamas zināšanas, laiku un skaitļošanas resursus. Neironu arhitektūras meklēšana (Neural Architecture Search — NAS) parādās kā daudzsološs risinājums, automatizējot optimālu neironu tīklu arhitektūru atrašanas procesu. Šis raksts sniedz visaptverošu pārskatu par NAS, pētot tās principus, algoritmus, izaicinājumus un nākotnes virzienus globālai auditorijai.

Kas ir neironu arhitektūras meklēšana (NAS)?

Neironu arhitektūras meklēšana (NAS) ir AutoML (automatizētās mašīnmācīšanās) apakšnozare, kas koncentrējas uz automātisku neironu tīklu arhitektūru projektēšanu un optimizēšanu. Tā vietā, lai paļautos uz cilvēka intuīciju vai mēģinājumu un kļūdu metodi, NAS algoritmi sistemātiski izpēta iespējamo arhitektūru projektēšanas telpu, novērtē to veiktspēju un identificē visdaudzsološākos kandidātus. Šī procesa mērķis ir atrast arhitektūras, kas sasniedz vismodernāko veiktspēju konkrētiem uzdevumiem un datu kopām, vienlaikus samazinot slogu cilvēkiem-ekspertiem.

Tradicionāli neironu tīkla projektēšana bija manuāls process, kas prasīja ievērojamas zināšanas. Datu zinātnieki un mašīnmācīšanās inženieri eksperimentētu ar dažādiem slāņu veidiem (konvolūcijas slāņi, rekurentie slāņi utt.), savienojumu modeļiem un hiperparametriem, lai atrastu vislabāk darbojošos arhitektūru konkrētai problēmai. NAS automatizē šo procesu, ļaujot pat ne-ekspertiem izveidot augstas veiktspējas dziļās mācīšanās modeļus.

Kāpēc NAS ir svarīga?

NAS piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības:

Automatizācija: Samazina paļaušanos uz cilvēka zināšanām neironu tīklu arhitektūru projektēšanā.
Veiktspēja: Var atklāt arhitektūras, kas pārspēj manuāli izstrādātās, nodrošinot uzlabotu precizitāti un efektivitāti.
Pielāgošana: Nodrošina specializētu arhitektūru izveidi, kas pielāgotas konkrētiem uzdevumiem un datu kopām.
Efektivitāte: Optimizē resursu izmantošanu, atrodot arhitektūras, kas sasniedz vēlamo veiktspēju ar mazāk parametriem un skaitļošanas resursiem.
Pieejamība: Demokratizē dziļo mācīšanos, padarot to vieglāk pieejamu indivīdiem un organizācijām ar ierobežotām zināšanām, lai izstrādātu un ieviestu augstas veiktspējas modeļus.

Galvenās NAS sastāvdaļas

Tipisks NAS algoritms sastāv no trim būtiskām sastāvdaļām:

Meklēšanas telpa: Definē iespējamo neironu tīklu arhitektūru kopu, ko algoritms var izpētīt. Tas ietver slāņu veidu, to savienojumu un hiperparametru definēšanu.
Meklēšanas stratēģija: Nosaka, kā algoritms izpēta meklēšanas telpu. Tas ietver tādas metodes kā nejaušā meklēšana, stimulējošā mācīšanās, evolucionārie algoritmi un uz gradientu balstītas metodes.
Novērtēšanas stratēģija: Nosaka, kā tiek novērtēta katras arhitektūras veiktspēja. Tas parasti ietver arhitektūras apmācību uz datu apakškopas un tās veiktspējas mērīšanu validācijas kopā.

1. Meklēšanas telpa

Meklēšanas telpa ir kritiska NAS sastāvdaļa, jo tā definē arhitektūru apjomu, ko algoritms var izpētīt. Labi izstrādātai meklēšanas telpai jābūt pietiekami izteiksmīgai, lai aptvertu plašu potenciāli augstas veiktspējas arhitektūru klāstu, vienlaikus esot pietiekami ierobežotai, lai nodrošinātu efektīvu izpēti. Bieži sastopamie elementi meklēšanas telpās ir:

Slāņu veidi: Definē slāņu veidus, kurus var izmantot arhitektūrā, piemēram, konvolūcijas slāņi, rekurentie slāņi, pilnībā savienoti slāņi un apvienošanas (pooling) slāņi. Slāņu veidu izvēle bieži ir atkarīga no konkrētā uzdevuma. Attēlu atpazīšanai parasti izmanto konvolūcijas slāņus. Laika rindu datiem priekšroka tiek dota rekurentajiem slāņiem.
Savienojamības modeļi: Nosaka, kā slāņi ir savienoti savā starpā. Tas var ietvert secīgus savienojumus, izlaišanas savienojumus (ļaujot slāņiem apiet vienu vai vairākus starpslāņus) un sarežģītākus uz grafiem balstītus savienojumus. Piemēram, ResNets plaši izmanto izlaišanas savienojumus.
Hiperparametri: Definē ar katru slāni saistītos hiperparametrus, piemēram, filtru skaitu konvolūcijas slānī, kodola izmēru, mācīšanās ātrumu un aktivizācijas funkciju. Hiperparametru optimizācija bieži tiek integrēta NAS procesā.
Uz šūnām balstītas meklēšanas telpas: Tās veido sarežģītus tīklus, sakraujot atkārtojošas "šūnas". Šūna var sastāvēt no neliela operāciju grafa, piemēram, konvolūcijas, apvienošanas un nelineārām aktivizācijām. NAS tad koncentrējas uz optimālās struktūras atrašanu *šūnas iekšienē*, kas pēc tam tiek atkārtota. Šī pieeja krasi samazina meklēšanas telpu salīdzinājumā ar veselu tīkla arhitektūru meklēšanu.

Meklēšanas telpas dizains ir izšķiroša dizaina izvēle. Plašāka meklēšanas telpa potenciāli ļauj atklāt jaunākas un efektīvākas arhitektūras, bet arī palielina meklēšanas procesa skaitļošanas izmaksas. Šaurāku meklēšanas telpu var izpētīt efektīvāk, bet tā var ierobežot algoritma spēju atrast patiesi inovatīvas arhitektūras.

2. Meklēšanas stratēģija

Meklēšanas stratēģija nosaka, kā NAS algoritms izpēta definēto meklēšanas telpu. Dažādām meklēšanas stratēģijām ir dažādas stiprās un vājās puses, kas ietekmē meklēšanas procesa efektivitāti un lietderību. Dažas izplatītas meklēšanas stratēģijas ietver:

Nejaušā meklēšana: Vienkāršākā pieeja, kas nejauši izvēlas arhitektūras no meklēšanas telpas un novērtē to veiktspēju. Lai gan to ir viegli ieviest, tā var būt neefektīva lielām meklēšanas telpām.
Stimulējošā mācīšanās (Reinforcement Learning — RL): Izmanto stimulējošās mācīšanās aģentu, lai iemācītos politiku arhitektūru ģenerēšanai. Aģents saņem atlīdzību, pamatojoties uz ģenerēto arhitektūru veiktspēju. Kontrolieris, bieži vien RNN, izvada darbības, kas definē arhitektūru. Pēc tam arhitektūra tiek apmācīta, un tās veiktspēja tiek izmantota kā atlīdzība kontroliera atjaunināšanai. Viena no pirmajām NAS pieejām, bet skaitļošanas ziņā dārga.
Evolucionārie algoritmi (Evolutionary Algorithms — EA): Iedvesmojoties no bioloģiskās evolūcijas, šie algoritmi uztur arhitektūru populāciju un iteratīvi tās uzlabo, izmantojot tādus procesus kā mutācija un krustošana. Arhitektūras tiek atlasītas, pamatojoties uz to piemērotību (veiktspēju). Neironu tīklu populācija laika gaitā attīstās, labākajām arhitektūrām izdzīvojot un vairojoties, kamēr vājākās tiek atmestas.
Uz gradientu balstītas metodes: Pārformulē arhitektūras meklēšanas problēmu kā nepārtrauktas optimizācijas problēmu, ļaujot izmantot uz gradientu balstītas optimizācijas metodes. Šī pieeja parasti ietver arhitektūras parametru kopas apguvi, kas nosaka savienojamību un slāņu veidus tīklā. DARTS (Differentiable Architecture Search) ir spilgts piemērs, kas attēlo arhitektūru kā virzītu aciklisku grafu un relaksē diskrētās izvēles (piem., kuru operāciju pielietot) uz nepārtrauktām.
Beiesa optimizācija: Izmanto varbūtisku modeli, lai prognozētu neredzētu arhitektūru veiktspēju, pamatojoties uz iepriekš novērtēto arhitektūru veiktspēju. Tas ļauj algoritmam efektīvi izpētīt meklēšanas telpu, koncentrējoties uz daudzsološiem reģioniem.

Meklēšanas stratēģijas izvēle ir atkarīga no tādiem faktoriem kā meklēšanas telpas lielums un sarežģītība, pieejamie skaitļošanas resursi un vēlamais kompromiss starp izpēti un ekspluatāciju. Uz gradientu balstītas metodes ir ieguvušas popularitāti to efektivitātes dēļ, bet RL un EA var būt efektīvākas sarežģītāku meklēšanas telpu izpētē.

3. Novērtēšanas stratēģija

Novērtēšanas stratēģija nosaka, kā tiek novērtēta katras arhitektūras veiktspēja. Tas parasti ietver arhitektūras apmācību uz datu apakškopas (apmācības kopas) un tās veiktspējas mērīšanu atsevišķā validācijas kopā. Novērtēšanas process var būt skaitļošanas ziņā dārgs, jo katra arhitektūra ir jāapmāca no nulles. Var izmantot vairākas metodes, lai samazinātu novērtēšanas skaitļošanas izmaksas:

Zemākas precizitātes novērtēšana: Apmācīt arhitektūras īsāku laiku vai uz mazākas datu apakškopas, lai iegūtu aptuvenu to veiktspējas novērtējumu. Tas ļauj ātri atmest vāji darbojošās arhitektūras.
Svaru koplietošana: Koplietot svarus starp dažādām arhitektūrām meklēšanas telpā. Tas samazina parametru skaitu, kas jāapmāca katrai arhitektūrai, ievērojami paātrinot novērtēšanas procesu. One-Shot NAS metodes, piemēram, ENAS (Efficient Neural Architecture Search), izmanto svaru koplietošanu.
Aizstājējuzdevumi: Novērtēt arhitektūras uz vienkāršota vai saistīta uzdevuma, kas ir mazāk skaitļošanas ietilpīgs nekā sākotnējais uzdevums. Piemēram, novērtēt arhitektūras uz mazākas datu kopas vai ar zemāku izšķirtspēju.
Veiktspējas prognozēšana: Apmācīt surogātmodeli, lai prognozētu arhitektūru veiktspēju, pamatojoties uz to struktūru. Tas ļauj novērtēt arhitektūras, faktiski tās neapmācot.

Novērtēšanas stratēģijas izvēle ietver kompromisu starp precizitāti un skaitļošanas izmaksām. Zemākas precizitātes novērtēšanas metodes var paātrināt meklēšanas procesu, bet var novest pie neprecīziem veiktspējas novērtējumiem. Svaru koplietošana un veiktspējas prognozēšana var būt precīzākas, bet prasa papildu izmaksas koplietoto svaru vai surogātmodeļa apmācībai.

NAS pieeju veidi

NAS algoritmus var kategorizēt, pamatojoties uz vairākiem faktoriem, tostarp meklēšanas telpu, meklēšanas stratēģiju un novērtēšanas stratēģiju. Šeit ir dažas izplatītas kategorijas:

Uz šūnām balstīta meklēšana pret makroarhitektūras meklēšanu: Uz šūnām balstīta meklēšana koncentrējas uz atkārtojošas šūnas optimālās struktūras projektēšanu, kas pēc tam tiek sakrauta, lai izveidotu visu tīklu. Makroarhitektūras meklēšana pēta tīkla kopējo struktūru, ieskaitot slāņu skaitu un to savienojumus.
Melnās kastes meklēšana pret baltās kastes meklēšanu: Melnās kastes meklēšana uzskata arhitektūras novērtēšanu par melno kasti, novērojot tikai ievadi un izvadi, nepiekļūstot arhitektūras iekšējai darbībai. Stimulējošā mācīšanās un evolucionārie algoritmi parasti tiek izmantoti melnās kastes meklēšanai. Baltās kastes meklēšana izmanto arhitektūras iekšējo darbību, piemēram, gradientus, lai vadītu meklēšanas procesu. Uz gradientu balstītas metodes tiek izmantotas baltās kastes meklēšanai.
Viena piegājiena (One-Shot) meklēšana pret vairāku mēģinājumu (Multi-Trial) meklēšanu: Viena piegājiena meklēšana apmāca vienu “supernet” (virsstīklu), kas aptver visas iespējamās arhitektūras meklēšanas telpā. Optimālā arhitektūra pēc tam tiek izvēlēta, izvelkot apakštīklu no “supernet”. Vairāku mēģinājumu meklēšana katru arhitektūru apmāca neatkarīgi.
Diferencējama meklēšana pret nediferencējamu meklēšanu: Diferencējamas meklēšanas metodes, piemēram, DARTS, relaksē arhitektūras meklēšanas problēmu uz nepārtrauktas optimizācijas problēmu, ļaujot izmantot gradienta nolaišanos. Nediferencējamas meklēšanas metodes, piemēram, stimulējošā mācīšanās un evolucionārie algoritmi, paļaujas uz diskrētām optimizācijas metodēm.

NAS izaicinājumi un ierobežojumi

Neskatoties uz tās potenciālu, NAS saskaras ar vairākiem izaicinājumiem un ierobežojumiem:

Skaitļošanas izmaksas: Daudzu arhitektūru apmācība un novērtēšana var būt skaitļošanas ziņā dārga, prasot ievērojamus resursus un laiku. Tas jo īpaši attiecas uz sarežģītām meklēšanas telpām un augstas precizitātes novērtēšanas stratēģijām.
Vispārināšana: NAS atklātās arhitektūras var slikti vispārināt uz citām datu kopām vai uzdevumiem. Pārmērīga pielāgošanās konkrētai datu kopai, kas izmantota meklēšanas procesā, ir izplatīta problēma.
Meklēšanas telpas dizains: Piemērotas meklēšanas telpas projektēšana ir sarežģīts uzdevums. Pārāk ierobežojoša meklēšanas telpa var ierobežot algoritma spēju atrast optimālas arhitektūras, savukārt pārāk plaša meklēšanas telpa var padarīt meklēšanas procesu neiespējamu.
Stabilitāte: NAS algoritmi var būt jutīgi pret hiperparametru iestatījumiem un nejaušu inicializāciju. Tas var novest pie nekonsekventiem rezultātiem un apgrūtināt atklājumu reproducēšanu.
Interpretējamība: NAS atklātās arhitektūras bieži ir sarežģītas un grūti interpretējamas. Tas var apgrūtināt izpratni par to, kāpēc konkrēta arhitektūra darbojas labi un kā to vēl vairāk uzlabot.

NAS pielietojumi

NAS ir veiksmīgi pielietota plašam uzdevumu un jomu klāstam, tostarp:

Attēlu klasifikācija: NAS ir izmantota, lai atklātu vismodernākās arhitektūras attēlu klasifikācijas uzdevumiem, piemēram, ImageNet un CIFAR-10. Piemēri ir NASNet, AmoebaNet un EfficientNet.
Objektu noteikšana: NAS ir piemērota objektu noteikšanas uzdevumiem, kur tā ir izmantota, lai izstrādātu efektīvākus un precīzākus objektu detektorus.
Semantiskā segmentācija: NAS ir izmantota, lai atklātu arhitektūras semantiskajai segmentācijai, kas ietver etiķetes piešķiršanu katram pikselim attēlā.
Dabiskās valodas apstrāde (NLP): NAS ir izmantota, lai izstrādātu arhitektūras dažādiem NLP uzdevumiem, piemēram, mašīntulkošanai, teksta klasifikācijai un valodas modelēšanai. Piemēram, tā ir izmantota, lai optimizētu rekurento neironu tīklu un transformeru arhitektūru.
Runas atpazīšana: NAS ir piemērota runas atpazīšanas uzdevumiem, kur tā ir izmantota, lai izstrādātu precīzākus un efektīvākus akustiskos modeļus.
Robotika: NAS var izmantot, lai optimizētu robotu vadības politikas, ļaujot robotiem efektīvāk apgūt sarežģītus uzdevumus.
Zāļu atklāšana: NAS ir potenciāls tikt izmantotai zāļu atklāšanā, lai izstrādātu molekulas ar vēlamajām īpašībām. Piemēram, to varētu izmantot, lai optimizētu molekulu struktūru, lai uzlabotu to saistīšanās afinitāti ar mērķa proteīnu.

NAS nākotnes virzieni

NAS nozare strauji attīstās, un ir vairāki daudzsološi pētniecības virzieni:

Efektīva NAS: Efektīvāku NAS algoritmu izstrāde, kas prasa mazāk skaitļošanas resursu un laika. Tas ietver tādas metodes kā svaru koplietošana, zemākas precizitātes novērtēšana un veiktspējas prognozēšana.
Pārnesama NAS: Tādu NAS algoritmu izstrāde, kas var atklāt arhitektūras, kuras labi vispārinās uz citām datu kopām un uzdevumiem. Tas ietver tādas metodes kā meta-mācīšanās un domēna adaptācija.
Interpretējama NAS: Tādu NAS algoritmu izstrāde, kas rada arhitektūras, kuras ir vieglāk interpretēt un saprast. Tas ietver tādas metodes kā vizualizācija un izskaidrojamais MI.
NAS ierīcēm ar ierobežotiem resursiem: Tādu NAS algoritmu izstrāde, kas var projektēt arhitektūras, kas piemērotas izvietošanai uz ierīcēm ar ierobežotiem resursiem, piemēram, mobilajiem tālruņiem un iegultām sistēmām. Tas ietver tādas metodes kā tīkla kvantizācija un atzarošana.
NAS specifiskai aparatūrai: Neironu tīklu arhitektūru optimizēšana, lai izmantotu specifisku aparatūras arhitektūru priekšrocības, piemēram, GPU, TPU un FPGA.
NAS apvienošana ar citām AutoML metodēm: NAS integrēšana ar citām AutoML metodēm, piemēram, hiperparametru optimizāciju un pazīmju inženieriju, lai izveidotu visaptverošākas automatizētās mašīnmācīšanās konveijerus.
Automatizēta meklēšanas telpas projektēšana: Metožu izstrāde pašas meklēšanas telpas automātiskai projektēšanai. Tas varētu ietvert optimālo slāņu veidu, savienojamības modeļu un hiperparametru apguvi, ko iekļaut meklēšanas telpā.
NAS ārpus uzraudzītās mācīšanās: NAS paplašināšana uz citām mācīšanās paradigmām, piemēram, neuzraudzīto mācīšanos, stimulējošo mācīšanos un pašuzraudzīto mācīšanos.

Globālā ietekme un ētiskie apsvērumi

NAS attīstībai ir būtiska globāla ietekme, piedāvājot potenciālu demokratizēt dziļo mācīšanos un padarīt to pieejamu plašākai auditorijai. Tomēr ir ļoti svarīgi apsvērt automatizētas modeļu projektēšanas ētiskās sekas:

Aizspriedumu pastiprināšana: NAS algoritmi var netīši pastiprināt aizspriedumus, kas pastāv apmācības datos, novedot pie diskriminējošiem rezultātiem. Ir ļoti svarīgi nodrošināt, lai apmācības dati būtu reprezentatīvi un neobjektīvi.
Pārredzamības trūkums: NAS atklātās sarežģītās arhitektūras var būt grūti interpretējamas, apgrūtinot izpratni par to, kā tās pieņem lēmumus. Šis pārredzamības trūkums var radīt bažas par atbildību un taisnīgumu.
Darba vietu zaudēšana: Modeļu projektēšanas automatizācija var potenciāli novest pie darba vietu zaudēšanas datu zinātniekiem un mašīnmācīšanās inženieriem. Ir svarīgi apsvērt automatizācijas sociālās un ekonomiskās sekas un investēt pārkvalifikācijas un prasmju pilnveides programmās.
Vides ietekme: NAS skaitļošanas izmaksas var veicināt oglekļa emisijas. Ir svarīgi izstrādāt energoefektīvākus NAS algoritmus un izmantot atjaunojamos enerģijas avotus apmācības procesa nodrošināšanai.

Šo ētisko apsvērumu risināšana ir būtiska, lai nodrošinātu, ka NAS tiek izmantota atbildīgi un visu labā.

Praktisks piemērs: attēlu klasifikācija ar NAS ģenerētu modeli

Apskatīsim scenāriju, kurā neliela NVO jaunattīstības valstī vēlas uzlabot ražas prognozēšanu, izmantojot satelītattēlus. Viņiem trūkst resursu, lai nolīgtu pieredzējušus dziļās mācīšanās inženierus. Izmantojot mākoņdatošanas AutoML platformu, kas ietver NAS, viņi var:

Augšupielādēt savu marķēto datu kopu: Datu kopa sastāv no lauksaimniecības zemes satelītattēliem, kas marķēti ar atbilstošo ražu.
Definēt problēmu: Norādīt, ka viņi vēlas veikt attēlu klasifikāciju, lai prognozētu ražu (piem., "augsta raža", "vidēja raža", "zema raža").
Ļaut NAS veikt darbu: AutoML platforma izmanto NAS, lai automātiski izpētītu dažādas neironu tīklu arhitektūras, kas optimizētas viņu konkrētajai datu kopai un problēmai.
Ieviest labāko modeli: Pēc meklēšanas procesa platforma nodrošina vislabāk darbojošos NAS ģenerēto modeli, kas gatavs ieviešanai. NVO tad var izmantot šo modeli, lai prognozētu ražu jaunās teritorijās, palīdzot lauksaimniekiem optimizēt savu praksi un uzlabot pārtikas drošību.

Šis piemērs parāda, kā NAS var dot iespēju organizācijām ar ierobežotiem resursiem izmantot dziļās mācīšanās spēku.

Noslēgums

Neironu arhitektūras meklēšana (NAS) ir jaudīga AutoML tehnika, kas automatizē dziļās mācīšanās modeļu projektēšanu. Sistemātiski izpētot iespējamo arhitektūru projektēšanas telpu, NAS algoritmi var atklāt augstas veiktspējas modeļus, kas pārspēj manuāli izstrādātos. Lai gan NAS saskaras ar izaicinājumiem saistībā ar skaitļošanas izmaksām, vispārināšanu un interpretējamību, notiekošie pētījumi risina šos ierobežojumus un paver ceļu efektīvākiem, pārnesamākiem un interpretējamākiem NAS algoritmiem. Nozarei turpinot attīstīties, NAS ir gatava spēlēt arvien nozīmīgāku lomu dziļās mācīšanās demokratizācijā un tās pielietošanā plašam uzdevumu un jomu klāstam, sniedzot labumu indivīdiem un organizācijām visā pasaulē. Ir kritiski svarīgi apsvērt ētiskās sekas līdztekus tehnoloģiskajiem sasniegumiem, lai nodrošinātu atbildīgu šo jaudīgo rīku inovāciju un ieviešanu.