Neural Architecture Search: Automatisering av designen av djupinlärningsmodeller

Djupinlärning har revolutionerat olika fält, från datorseende och naturlig språkbehandling till robotik och läkemedelsutveckling. Att designa effektiva djupinlärningsarkitekturer kräver dock betydande expertis, tid och beräkningsresurser. Neural Architecture Search (NAS) framträder som en lovande lösning som automatiserar processen att hitta optimala neurala nätverksarkitekturer. Detta inlägg ger en omfattande översikt av NAS, där vi utforskar dess principer, algoritmer, utmaningar och framtida riktningar för en global publik.

Vad är Neural Architecture Search (NAS)?

Neural Architecture Search (NAS) är ett underområde till AutoML (Automatiserad Maskininlärning) som fokuserar på att automatiskt designa och optimera neurala nätverksarkitekturer. Istället för att förlita sig på mänsklig intuition eller trial-and-error, utforskar NAS-algoritmer systematiskt designrymden av möjliga arkitekturer, utvärderar deras prestanda och identifierar de mest lovande kandidaterna. Denna process syftar till att hitta arkitekturer som uppnår toppmodern prestanda på specifika uppgifter och dataset, samtidigt som bördan på mänskliga experter minskas.

Traditionellt sett var designen av ett neuralt nätverk en manuell process som krävde betydande expertis. Dataforskare och maskininlärningsingenjörer experimenterade med olika lagertyper (faltningslager, återkommande lager, etc.), anslutningsmönster och hyperparametrar för att hitta den bäst presterande arkitekturen för ett givet problem. NAS automatiserar denna process, vilket gör det möjligt även för icke-experter att skapa högpresterande djupinlärningsmodeller.

Varför är NAS viktigt?

NAS erbjuder flera betydande fördelar:

• Automatisering: Minskar beroendet av mänsklig expertis vid design av neurala nätverksarkitekturer.
• Prestanda: Kan upptäcka arkitekturer som överträffar manuellt designade, vilket leder till förbättrad noggrannhet och effektivitet.
• Anpassning: Möjliggör skapandet av specialiserade arkitekturer skräddarsydda för specifika uppgifter och dataset.
• Effektivitet: Optimerar resursutnyttjandet genom att hitta arkitekturer som uppnår önskad prestanda med färre parametrar och beräkningsresurser.
• Tillgänglighet: Demokratiserar djupinlärning genom att göra det enklare för individer och organisationer med begränsad expertis att utveckla och driftsätta högpresterande modeller.

Nyckelkomponenter i NAS

En typisk NAS-algoritm består av tre väsentliga komponenter:

1. Sökrymd: Definierar uppsättningen av möjliga neurala nätverksarkitekturer som algoritmen kan utforska. Detta inkluderar att definiera typer av lager, deras anslutningar och hyperparametrar.
2. Sökstrategi: Specificerar hur algoritmen utforskar sökrymden. Detta inkluderar tekniker som slumpmässig sökning, förstärkningsinlärning, evolutionära algoritmer och gradientbaserade metoder.
3. Utvärderingsstrategi: Bestämmer hur prestandan för varje arkitektur utvärderas. Detta innebär vanligtvis att träna arkitekturen på en delmängd av datan och mäta dess prestanda på ett valideringsset.

1. Sökrymd

Sökrymden är en kritisk komponent i NAS, eftersom den definierar omfånget av arkitekturer som algoritmen kan utforska. En väl utformad sökrymd bör vara tillräckligt uttrycksfull för att fånga ett brett spektrum av potentiellt högpresterande arkitekturer, samtidigt som den är tillräckligt begränsad för att möjliggöra effektiv utforskning. Vanliga element inom sökrymder inkluderar:

• Lagertyper: Definierar de typer av lager som kan användas i arkitekturen, såsom faltningslager, återkommande lager, fullt anslutna lager och pooling-lager. Valet av lagertyper beror ofta på den specifika uppgiften. För bildigenkänning används vanligtvis faltningslager. För tidsseriedata föredras återkommande lager.
• Anslutningsmönster: Specificerar hur lagren är anslutna till varandra. Detta kan inkludera sekventiella anslutningar, skip-anslutningar (som gör att lager kan hoppa över ett eller flera mellanliggande lager), och mer komplexa grafbaserade anslutningar. ResNets, till exempel, använder skip-anslutningar i stor utsträckning.
• Hyperparametrar: Definierar de hyperparametrar som är associerade med varje lager, såsom antalet filter i ett faltningslager, kärnans storlek, inlärningstakten och aktiveringsfunktionen. Hyperparameteroptimering är ofta integrerad i NAS-processen.
• Cellbaserade sökrymder: Dessa bygger komplexa nätverk genom att stapla upprepande "celler". En cell kan bestå av en liten graf av operationer som faltning, pooling och olinjära aktiveringar. NAS fokuserar sedan på att hitta den optimala strukturen *inom* cellen, vilken sedan upprepas. Detta tillvägagångssätt minskar sökrymden drastiskt jämfört med att söka efter hela nätverksarkitekturer.

Utformningen av sökrymden är ett avgörande designval. En bredare sökrymd möjliggör potentiellt upptäckten av mer nya och effektiva arkitekturer, men ökar också den beräkningsmässiga kostnaden för sökprocessen. En smalare sökrymd kan utforskas mer effektivt, men kan begränsa algoritmens förmåga att hitta verkligt innovativa arkitekturer.

2. Sökstrategi

Sökstrategin bestämmer hur NAS-algoritmen utforskar den definierade sökrymden. Olika sökstrategier har varierande styrkor och svagheter, vilket påverkar effektiviteten och ändamålsenligheten i sökprocessen. Några vanliga sökstrategier inkluderar:

• Slumpmässig sökning: Det enklaste tillvägagångssättet, som slumpmässigt samplar arkitekturer från sökrymden och utvärderar deras prestanda. Även om det är lätt att implementera, kan det vara ineffektivt för stora sökrymder.
• Förstärkningsinlärning (RL): Använder en agent för förstärkningsinlärning för att lära sig en policy för att generera arkitekturer. Agenten får belöningar baserat på prestandan hos de genererade arkitekturerna. Styrenheten, ofta ett RNN, producerar åtgärder som definierar arkitekturen. Arkitekturen tränas sedan, och dess prestanda används som en belöning för att uppdatera styrenheten. En av de banbrytande NAS-metoderna, men beräkningsmässigt dyr.
• Evolutionära algoritmer (EA): Inspirerade av biologisk evolution, upprätthåller dessa algoritmer en population av arkitekturer och förbättrar dem iterativt genom processer som mutation och korsning. Arkitekturer väljs baserat på deras lämplighet (prestanda). En population av neurala nätverk utvecklas över tid, där de bäst presterande arkitekturerna överlever och reproducerar sig, medan svagare arkitekturer kasseras.
• Gradientbaserade metoder: Omformulerar arkitektursökningsproblemet som ett kontinuerligt optimeringsproblem, vilket möjliggör användning av gradientbaserade optimeringstekniker. Detta tillvägagångssätt innebär vanligtvis att lära sig en uppsättning arkitektoniska parametrar som bestämmer anslutningarna och lagertyperna i nätverket. DARTS (Differentiable Architecture Search) är ett framstående exempel, som representerar arkitekturen som en riktad acyklisk graf och relaxerar de diskreta valen (t.ex. vilken operation som ska tillämpas) till kontinuerliga.
• Bayesisk optimering: Använder en probabilistisk modell för att förutsäga prestandan hos osedda arkitekturer baserat på prestandan hos tidigare utvärderade arkitekturer. Detta gör att algoritmen effektivt kan utforska sökrymden genom att fokusera på lovande regioner.

Valet av sökstrategi beror på faktorer som storleken och komplexiteten hos sökrymden, de tillgängliga beräkningsresurserna och den önskade avvägningen mellan utforskning och utnyttjande. Gradientbaserade metoder har blivit populära på grund av sin effektivitet, men RL och EA kan vara mer effektiva för att utforska mer komplexa sökrymder.

3. Utvärderingsstrategi

Utvärderingsstrategin bestämmer hur prestandan för varje arkitektur bedöms. Detta innebär vanligtvis att träna arkitekturen på en delmängd av datan (träningsset) och mäta dess prestanda på ett separat valideringsset. Utvärderingsprocessen kan vara beräkningsmässigt dyr, eftersom den kräver att varje arkitektur tränas från grunden. Flera tekniker kan användas för att minska den beräkningsmässiga kostnaden för utvärdering:

• Utvärdering med lägre noggrannhet: Träna arkitekturer under en kortare period eller på en mindre delmängd av datan för att få en grov uppskattning av deras prestanda. Detta gör det möjligt att snabbt kassera dåligt presterande arkitekturer.
• Viktdelning: Dela vikter mellan olika arkitekturer i sökrymden. Detta minskar antalet parametrar som behöver tränas för varje arkitektur, vilket avsevärt påskyndar utvärderingsprocessen. One-Shot NAS-metoder som ENAS (Efficient Neural Architecture Search) utnyttjar viktdelning.
• Proxyuppgifter: Utvärdera arkitekturer på en förenklad eller relaterad uppgift som är mindre beräkningsmässigt kostsam än den ursprungliga uppgiften. Till exempel att utvärdera arkitekturer på ett mindre dataset eller med en lägre upplösning.
• Prestandaförutsägelse: Träna en surrogatmodell för att förutsäga prestandan hos arkitekturer baserat på deras struktur. Detta gör det möjligt att utvärdera arkitekturer utan att faktiskt träna dem.

Valet av utvärderingsstrategi innebär en avvägning mellan noggrannhet och beräkningskostnad. Utvärderingstekniker med lägre noggrannhet kan påskynda sökprocessen men kan leda till felaktiga prestandauppskattningar. Viktdelning och prestandaförutsägelse kan vara mer exakta men kräver ytterligare overhead för att träna de delade vikterna eller surrogatmodellen.

Typer av NAS-metoder

NAS-algoritmer kan kategoriseras baserat på flera faktorer, inklusive sökrymd, sökstrategi och utvärderingsstrategi. Här är några vanliga kategorier:

• Cellbaserad vs. Makroarkitektursökning: Cellbaserad sökning fokuserar på att designa den optimala strukturen för en upprepande cell, som sedan staplas för att skapa hela nätverket. Makroarkitektursökning utforskar nätverkets övergripande struktur, inklusive antalet lager och deras anslutningar.
• Svart låda vs. Vit låda-sökning: Svart låda-sökning behandlar arkitekturutvärderingen som en svart låda, och observerar endast indata och utdata utan tillgång till arkitekturens interna funktioner. Förstärkningsinlärning och evolutionära algoritmer används vanligtvis för svart låda-sökning. Vit låda-sökning utnyttjar arkitekturens interna funktioner, såsom gradienter, för att vägleda sökprocessen. Gradientbaserade metoder används för vit låda-sökning.
• One-Shot vs. Flerförsökssökning: One-shot-sökning tränar ett enda “supernät” som omfattar alla möjliga arkitekturer i sökrymden. Den optimala arkitekturen väljs sedan genom att extrahera ett subnätverk från supernätet. Flerförsökssökning tränar varje arkitektur oberoende av varandra.
• Differentierbar vs. Icke-differentierbar sökning: Differentierbara sökmetoder, som DARTS, relaxerar arkitektursökningsproblemet till ett kontinuerligt optimeringsproblem, vilket möjliggör användning av gradient descent. Icke-differentierbara sökmetoder, som förstärkningsinlärning och evolutionära algoritmer, förlitar sig på diskreta optimeringstekniker.

Utmaningar och begränsningar med NAS

Trots sina löften står NAS inför flera utmaningar och begränsningar:

• Beräkningskostnad: Att träna och utvärdera ett stort antal arkitekturer kan vara beräkningsmässigt dyrt och kräva betydande resurser och tid. Detta gäller särskilt för komplexa sökrymder och utvärderingsstrategier med hög noggrannhet.
• Generalisering: Arkitekturer som upptäckts av NAS kanske inte generaliserar väl till andra dataset eller uppgifter. Överanpassning till det specifika dataset som används under sökprocessen är ett vanligt problem.
• Design av sökrymd: Att designa en lämplig sökrymd är en utmanande uppgift. En alltför restriktiv sökrymd kan begränsa algoritmens förmåga att hitta optimala arkitekturer, medan en alltför bred sökrymd kan göra sökprocessen ohanterlig.
• Stabilitet: NAS-algoritmer kan vara känsliga för hyperparameterinställningar och slumpmässig initialisering. Detta kan leda till inkonsekventa resultat och göra det svårt att reproducera resultaten.
• Tolkbarhet: De arkitekturer som upptäcks av NAS är ofta komplexa och svåra att tolka. Detta kan göra det utmanande att förstå varför en viss arkitektur presterar bra och hur man kan förbättra den ytterligare.

Tillämpningar av NAS

NAS har framgångsrikt tillämpats på ett brett spektrum av uppgifter och domäner, inklusive:

• Bildklassificering: NAS har använts för att upptäcka toppmoderna arkitekturer för bildklassificeringsuppgifter, såsom ImageNet och CIFAR-10. Exempel inkluderar NASNet, AmoebaNet och EfficientNet.
• Objektdetektering: NAS har tillämpats på objektdetekteringsuppgifter, där det har använts för att designa mer effektiva och exakta objektdetektorer.
• Semantisk segmentering: NAS har använts för att upptäcka arkitekturer för semantisk segmentering, vilket innebär att tilldela en etikett till varje pixel i en bild.
• Naturlig språkbehandling (NLP): NAS har använts för att designa arkitekturer för olika NLP-uppgifter, såsom maskinöversättning, textklassificering och språkmodellering. Det har till exempel använts för att optimera arkitekturen för återkommande neurala nätverk och transformatorer.
• Taligenkänning: NAS har tillämpats på taligenkänningsuppgifter, där det har använts för att designa mer exakta och effektiva akustiska modeller.
• Robotik: NAS kan användas för att optimera robotars styrpolicyer, vilket gör att robotar kan lära sig komplexa uppgifter mer effektivt.
• Läkemedelsutveckling: NAS har potential att användas inom läkemedelsutveckling för att designa molekyler med önskade egenskaper. Det skulle till exempel kunna användas för att optimera molekylers struktur för att förbättra deras bindningsaffinitet till ett målprotein.

Framtida riktningar för NAS

Fältet NAS utvecklas snabbt, med flera lovande forskningsriktningar:

• Effektiv NAS: Utveckling av effektivare NAS-algoritmer som kräver mindre beräkningsresurser och tid. Detta inkluderar tekniker som viktdelning, utvärdering med lägre noggrannhet och prestandaförutsägelse.
• Överförbar NAS: Design av NAS-algoritmer som kan upptäcka arkitekturer som generaliserar väl till andra dataset och uppgifter. Detta inkluderar tekniker som meta-inlärning och domänanpassning.
• Tolkbar NAS: Utveckling av NAS-algoritmer som producerar arkitekturer som är lättare att tolka och förstå. Detta inkluderar tekniker som visualisering och förklarbar AI.
• NAS för resursbegränsade enheter: Utveckling av NAS-algoritmer som kan designa arkitekturer lämpliga för driftsättning på resursbegränsade enheter, såsom mobiltelefoner och inbyggda system. Detta inkluderar tekniker som nätverkskvantisering och beskärning.
• NAS för specifik hårdvara: Optimering av neurala nätverksarkitekturer för att dra nytta av specifika hårdvaruarkitekturer, såsom GPU:er, TPU:er och FPGA:er.
• Kombinera NAS med andra AutoML-tekniker: Integrering av NAS med andra AutoML-tekniker, såsom hyperparameteroptimering och "feature engineering", för att skapa mer omfattande automatiserade maskininlärningspipelines.
• Automatiserad design av sökrymd: Utveckling av tekniker för att automatiskt designa själva sökrymden. Detta kan innebära att lära sig de optimala lagertyperna, anslutningsmönstren och hyperparametrarna att inkludera i sökrymden.
• NAS bortom övervakad inlärning: Utvidgning av NAS till andra inlärningsparadigm, såsom oövervakad inlärning, förstärkningsinlärning och självövervakad inlärning.

Global påverkan och etiska överväganden

Framstegen inom NAS har en betydande global påverkan och erbjuder potentialen att demokratisera djupinlärning och göra den tillgänglig för en bredare publik. Det är dock avgörande att överväga de etiska konsekvenserna av automatiserad modelldesign:

• Förstärkning av bias: NAS-algoritmer kan oavsiktligt förstärka bias som finns i träningsdatan, vilket leder till diskriminerande resultat. Det är avgörande att säkerställa att träningsdatan är representativ och opartisk.
• Brist på transparens: De komplexa arkitekturer som upptäcks av NAS kan vara svåra att tolka, vilket gör det utmanande att förstå hur de fattar beslut. Denna brist på transparens kan väcka oro kring ansvarsskyldighet och rättvisa.
• Undanträngning av arbetstillfällen: Automatiseringen av modelldesign kan potentiellt leda till att dataforskare och maskininlärningsingenjörer förlorar sina jobb. Det är viktigt att överväga de sociala och ekonomiska konsekvenserna av automatisering och att investera i omskolnings- och kompetenshöjningsprogram.
• Miljöpåverkan: Beräkningskostnaden för NAS kan bidra till koldioxidutsläpp. Det är viktigt att utveckla mer energieffektiva NAS-algoritmer och att använda förnybara energikällor för att driva träningsprocessen.

Att hantera dessa etiska överväganden är avgörande för att säkerställa att NAS används ansvarsfullt och till allas fördel.

Praktiskt exempel: Bildklassificering med en NAS-genererad modell

Låt oss överväga ett scenario där en liten icke-statlig organisation (NGO) i ett utvecklingsland vill förbättra förutsägelserna av skördar med hjälp av satellitbilder. De saknar resurser för att anställa erfarna djupinlärningsingenjörer. Genom att använda en molnbaserad AutoML-plattform som inkluderar NAS kan de:

1. Ladda upp sitt märkta dataset: Datasetet består av satellitbilder av jordbruksmark, märkta med motsvarande skörd.
2. Definiera problemet: Specificera att de vill utföra bildklassificering för att förutsäga skörden (t.ex. "hög skörd", "medelhög skörd", "låg skörd").
3. Låt NAS göra jobbet: AutoML-plattformen utnyttjar NAS för att automatiskt utforska olika neurala nätverksarkitekturer optimerade för deras specifika dataset och problem.
4. Driftsätt den bästa modellen: Efter sökprocessen tillhandahåller plattformen den bäst presterande NAS-genererade modellen, redo för driftsättning. Den icke-statliga organisationen kan sedan använda denna modell för att förutsäga skördar i nya områden, vilket hjälper bönder att optimera sina metoder och förbättra livsmedelssäkerheten.

Detta exempel belyser hur NAS kan ge organisationer med begränsade resurser möjlighet att utnyttja kraften i djupinlärning.

Slutsats

Neural Architecture Search (NAS) är en kraftfull AutoML-teknik som automatiserar designen av djupinlärningsmodeller. Genom att systematiskt utforska designrymden av möjliga arkitekturer kan NAS-algoritmer upptäcka högpresterande modeller som överträffar manuellt designade. Även om NAS står inför utmaningar relaterade till beräkningskostnad, generalisering och tolkbarhet, adresserar pågående forskning dessa begränsningar och banar väg för effektivare, överförbara och tolkbara NAS-algoritmer. I takt med att fältet fortsätter att utvecklas är NAS redo att spela en allt viktigare roll i att demokratisera djupinlärning och möjliggöra dess tillämpning på ett brett spektrum av uppgifter och domäner, till nytta för individer och organisationer över hela världen. Det är avgörande att överväga de etiska konsekvenserna vid sidan av de tekniska framstegen för att säkerställa ansvarsfull innovation och driftsättning av dessa kraftfulla verktyg.