అధిక-పనితీరు గల డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ రూపకల్పనను ఆటోమేట్ చేసే విప్లవాత్మక AutoML టెక్నిక్, న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ (NAS) గురించి తెలుసుకోండి.
న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్: డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ రూపకల్పనను ఆటోమేట్ చేయడం
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ నుండి రోబోటిక్స్ మరియు ఔషధ ఆవిష్కరణ వరకు, డీప్ లెర్నింగ్ వివిధ రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకువచ్చింది. అయితే, సమర్థవంతమైన డీప్ లెర్నింగ్ ఆర్కిటెక్చర్లను రూపొందించడానికి గణనీయమైన నైపుణ్యం, సమయం మరియు గణన వనరులు అవసరం. న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ (NAS) ఒక ఆశాజనక పరిష్కారంగా ఉద్భవించింది, ఇది సరైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనే ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేస్తుంది. ఈ పోస్ట్ NAS యొక్క సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం దాని సూత్రాలు, అల్గారిథమ్స్, సవాళ్లు మరియు భవిష్యత్తు దిశలను అన్వేషిస్తుంది.
న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ (NAS) అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ (NAS) అనేది AutoML (ఆటోమేటెడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్) యొక్క ఉపక్షేత్రం, ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను స్వయంచాలకంగా రూపకల్పన చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. మానవ అంతర్ దృష్టి లేదా ట్రయల్ అండ్ ఎర్రర్‌పై ఆధారపడటానికి బదులుగా, NAS అల్గారిథమ్స్ సాధ్యమయ్యే ఆర్కిటెక్చర్‌ల రూపకల్పన స్థలాన్ని క్రమపద్ధతిలో అన్వేషిస్తాయి, వాటి పనితీరును అంచనా వేస్తాయి మరియు అత్యంత ఆశాజనక అభ్యర్థులను గుర్తిస్తాయి. ఈ ప్రక్రియ మానవ నిపుణులపై భారాన్ని తగ్గిస్తూ, నిర్దిష్ట పనులు మరియు డేటాసెట్‌లపై అత్యాధునిక పనితీరును సాధించే ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
సాంప్రదాయకంగా, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను రూపొందించడం అనేది గణనీయమైన నైపుణ్యం అవసరమయ్యే మాన్యువల్ ప్రక్రియ. డేటా సైంటిస్టులు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు ఒక నిర్దిష్ట సమస్యకు ఉత్తమ పనితీరు గల ఆర్కిటెక్చర్‌ను కనుగొనడానికి వివిధ లేయర్ రకాలు (కన్వల్యూషనల్ లేయర్‌లు, రికరెంట్ లేయర్‌లు మొదలైనవి), కనెక్షన్ పద్ధతులు మరియు హైపర్‌పారామీటర్‌లతో ప్రయోగాలు చేసేవారు. NAS ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేస్తుంది, నిపుణులు కాని వారు కూడా అధిక-పనితీరు గల డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.
NAS ఎందుకు ముఖ్యం?
NAS అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- ఆటోమేషన్: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను రూపొందించడంలో మానవ నైపుణ్యంపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది.
- పనితీరు: మాన్యువల్‌గా రూపొందించిన వాటి కంటే మెరుగైన ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనగలదు, ఇది మెరుగైన ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యానికి దారితీస్తుంది.
- అనుకూలీకరణ: నిర్దిష్ట పనులు మరియు డేటాసెట్‌లకు అనుగుణంగా ప్రత్యేక ఆర్కిటెక్చర్లను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- సామర్థ్యం: తక్కువ పారామితులు మరియు గణన వనరులతో కావలసిన పనితీరును సాధించే ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనడం ద్వారా వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
- ప్రాప్యత: పరిమిత నైపుణ్యం ఉన్న వ్యక్తులు మరియు సంస్థలు అధిక-పనితీరు గల మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడం మరియు అమలు చేయడం సులభతరం చేయడం ద్వారా డీప్ లెర్నింగ్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరిస్తుంది.
NAS యొక్క ముఖ్య భాగాలు
ఒక సాధారణ NAS అల్గారిథమ్‌లో మూడు ముఖ్యమైన భాగాలు ఉంటాయి:- సెర్చ్ స్పేస్: అల్గారిథమ్ అన్వేషించగల సాధ్యమయ్యే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్‌ల సమితిని ఇది నిర్వచిస్తుంది. ఇందులో లేయర్ల రకాలు, వాటి కనెక్షన్‌లు మరియు హైపర్‌పారామీటర్‌లను నిర్వచించడం ఉంటుంది.
- సెర్చ్ స్ట్రాటజీ: అల్గారిథమ్ సెర్చ్ స్పేస్‌ను ఎలా అన్వేషిస్తుందో ఇది నిర్దేశిస్తుంది. ఇందులో రాండమ్ సెర్చ్, రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్, ఎవల్యూషనరీ అల్గారిథమ్స్, మరియు గ్రేడియంట్-ఆధారిత పద్ధతులు వంటి టెక్నిక్స్ ఉంటాయి.
- ఎవాల్యూషన్ స్ట్రాటజీ: ప్రతి ఆర్కిటెక్చర్ పనితీరును ఎలా అంచనా వేయాలో ఇది నిర్ణయిస్తుంది. ఇందులో సాధారణంగా డేటా యొక్క ఉపసమితిపై ఆర్కిటెక్చర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు దాని పనితీరును ధ్రువీకరణ సెట్‌లో కొలవడం ఉంటుంది.
1. సెర్చ్ స్పేస్
సెర్చ్ స్పేస్ అనేది NAS యొక్క ఒక కీలక భాగం, ఎందుకంటే ఇది అల్గారిథమ్ అన్వేషించగల ఆర్కిటెక్చర్‌ల పరిధిని నిర్వచిస్తుంది. చక్కగా రూపొందించిన సెర్చ్ స్పేస్ అధిక-పనితీరు గల ఆర్కిటెక్చర్లను సంగ్రహించడానికి తగినంత వ్యక్తీకరణతో ఉండాలి, అదే సమయంలో సమర్థవంతమైన అన్వేషణకు వీలుగా తగినంత పరిమితులతో కూడా ఉండాలి. సెర్చ్ స్పేస్‌లలోని సాధారణ అంశాలు:
- లేయర్ రకాలు: ఆర్కిటెక్చర్‌లో ఉపయోగించగల లేయర్ల రకాలను నిర్వచిస్తుంది, ఉదాహరణకు కన్వల్యూషనల్ లేయర్‌లు, రికరెంట్ లేయర్‌లు, ఫుల్లీ కనెక్టెడ్ లేయర్‌లు, మరియు పూలింగ్ లేయర్‌లు. లేయర్ రకాల ఎంపిక తరచుగా నిర్దిష్ట పనిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కోసం, సాధారణంగా కన్వల్యూషనల్ లేయర్‌లను ఉపయోగిస్తారు. టైమ్-సిరీస్ డేటా కోసం, రికరెంట్ లేయర్‌లను ఇష్టపడతారు.
- కనెక్టివిటీ పద్ధతులు: లేయర్‌లు ఒకదానికొకటి ఎలా కనెక్ట్ చేయబడ్డాయో నిర్దేశిస్తుంది. ఇందులో సీక్వెన్షియల్ కనెక్షన్‌లు, స్కిప్ కనెక్షన్‌లు (ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మధ్యంతర లేయర్‌లను దాటవేయడానికి లేయర్‌లను అనుమతిస్తుంది), మరియు మరింత సంక్లిష్టమైన గ్రాఫ్-ఆధారిత కనెక్షన్‌లు ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, ResNets స్కిప్ కనెక్షన్‌లను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తాయి.
- హైపర్‌పారామీటర్లు: ప్రతి లేయర్‌తో అనుబంధించబడిన హైపర్‌పారామీటర్‌లను నిర్వచిస్తుంది, ఉదాహరణకు కన్వల్యూషనల్ లేయర్‌లోని ఫిల్టర్‌ల సంఖ్య, కెర్నల్ పరిమాణం, లెర్నింగ్ రేట్ మరియు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్. హైపర్‌పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్ తరచుగా NAS ప్రక్రియలో విలీనం చేయబడుతుంది.
- సెల్-ఆధారిత సెర్చ్ స్పేస్‌లు: ఇవి పునరావృతమయ్యే "సెల్స్"ను ఒకదానిపై ఒకటి పేర్చడం ద్వారా సంక్లిష్ట నెట్‌వర్క్‌లను నిర్మిస్తాయి. ఒక సెల్ కన్వల్యూషన్, పూలింగ్ మరియు నాన్-లీనియర్ యాక్టివేషన్‌ల వంటి ఆపరేషన్‌ల చిన్న గ్రాఫ్‌ను కలిగి ఉండవచ్చు. NAS అప్పుడు సెల్ *లోపల* సరైన నిర్మాణాన్ని కనుగొనడంపై దృష్టి పెడుతుంది, అది పునరావృతం చేయబడుతుంది. ఈ విధానం మొత్తం నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను శోధించడంతో పోలిస్తే సెర్చ్ స్పేస్‌ను నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది.
సెర్చ్ స్పేస్ రూపకల్పన ఒక కీలకమైన డిజైన్ ఎంపిక. విస్తృత సెర్చ్ స్పేస్ మరింత నూతన మరియు సమర్థవంతమైన ఆర్కిటెక్చర్‌ల ఆవిష్కరణకు అవకాశం ఇస్తుంది, కానీ శోధన ప్రక్రియ యొక్క గణన వ్యయాన్ని కూడా పెంచుతుంది. ఒక ఇరుకైన సెర్చ్ స్పేస్‌ను మరింత సమర్థవంతంగా అన్వేషించవచ్చు, కానీ నిజంగా వినూత్నమైన ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనగల అల్గారిథమ్ సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేయవచ్చు.
2. సెర్చ్ స్ట్రాటజీ
సెర్చ్ స్ట్రాటజీ NAS అల్గారిథమ్ నిర్వచించిన సెర్చ్ స్పేస్‌ను ఎలా అన్వేషిస్తుందో నిర్ణయిస్తుంది. విభిన్న సెర్చ్ స్ట్రాటజీలకు వివిధ బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి, ఇవి శోధన ప్రక్రియ యొక్క సామర్థ్యం మరియు ప్రభావశీలతను ప్రభావితం చేస్తాయి. కొన్ని సాధారణ సెర్చ్ స్ట్రాటజీలు:- రాండమ్ సెర్చ్: అత్యంత సరళమైన విధానం, సెర్చ్ స్పేస్ నుండి యాదృచ్ఛికంగా ఆర్కిటెక్చర్లను నమూనా చేస్తుంది మరియు వాటి పనితీరును అంచనా వేస్తుంది. అమలు చేయడం సులభం అయినప్పటికీ, పెద్ద సెర్చ్ స్పేస్‌లకు ఇది అసమర్థంగా ఉంటుంది.
- రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL): ఆర్కిటెక్చర్లను రూపొందించడానికి ఒక పాలసీని నేర్చుకోవడానికి రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఏజెంట్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. రూపొందించిన ఆర్కిటెక్చర్‌ల పనితీరు ఆధారంగా ఏజెంట్ రివార్డులను పొందుతుంది. కంట్రోలర్, తరచుగా RNN, ఆర్కిటెక్చర్‌ను నిర్వచించే చర్యలను అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది. ఆ తర్వాత ఆర్కిటెక్చర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది, మరియు దాని పనితీరు కంట్రోలర్‌ను అప్‌డేట్ చేయడానికి రివార్డ్‌గా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది మార్గదర్శక NAS విధానాలలో ఒకటి, కానీ గణనపరంగా ఖరీదైనది.
- ఎవల్యూషనరీ అల్గారిథమ్స్ (EA): జీవ పరిణామం నుండి ప్రేరణ పొంది, ఈ అల్గారిథమ్‌లు ఆర్కిటెక్చర్‌ల జనాభాను నిర్వహిస్తాయి మరియు మ్యుటేషన్ మరియు క్రాస్ఓవర్ వంటి ప్రక్రియల ద్వారా వాటిని పునరావృతంగా మెరుగుపరుస్తాయి. ఆర్కిటెక్చర్‌లు వాటి ఫిట్‌నెస్ (పనితీరు) ఆధారంగా ఎంపిక చేయబడతాయి. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల జనాభా కాలక్రమేణా అభివృద్ధి చెందుతుంది, ఉత్తమ పనితీరు గల ఆర్కిటెక్చర్‌లు మనుగడ సాగించి పునరుత్పత్తి చేస్తాయి, బలహీనమైన ఆర్కిటెక్చర్‌లు తొలగించబడతాయి.
- గ్రేడియంట్-ఆధారిత పద్ధతులు: ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ సమస్యను నిరంతర ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యగా పునర్నిర్మిస్తాయి, ఇది గ్రేడియంట్-ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్ ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ విధానంలో సాధారణంగా నెట్‌వర్క్‌లో కనెక్టివిటీ మరియు లేయర్ రకాలను నిర్ణయించే నిర్మాణ పారామితుల సమితిని నేర్చుకోవడం ఉంటుంది. DARTS (డిఫరెన్షియబుల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్) ఒక ప్రముఖ ఉదాహరణ, ఇది ఆర్కిటెక్చర్‌ను డైరెక్టెడ్ ఎసైక్లిక్ గ్రాఫ్‌గా సూచిస్తుంది మరియు వివిక్త ఎంపికలను (ఉదా., ఏ ఆపరేషన్ వర్తింపజేయాలి) నిరంతర వాటికి సడలిస్తుంది.
- బయేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్: ఇంతకుముందు అంచనా వేసిన ఆర్కిటెక్చర్‌ల పనితీరు ఆధారంగా చూడని ఆర్కిటెక్చర్‌ల పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఒక సంభావ్య నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ఆశాజనక ప్రాంతాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా సెర్చ్ స్పేస్‌ను సమర్థవంతంగా అన్వేషించడానికి అల్గారిథమ్‌ను అనుమతిస్తుంది.
సెర్చ్ స్ట్రాటజీ ఎంపిక సెర్చ్ స్పేస్ పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టత, అందుబాటులో ఉన్న గణన వనరులు, మరియు అన్వేషణ మరియు దోపిడీ మధ్య కావలసిన సమతుల్యం వంటి అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. గ్రేడియంట్-ఆధారిత పద్ధతులు వాటి సామర్థ్యం కారణంగా ప్రాచుర్యం పొందాయి, కానీ మరింత సంక్లిష్టమైన సెర్చ్ స్పేస్‌లను అన్వేషించడానికి RL మరియు EA మరింత ప్రభావవంతంగా ఉండవచ్చు.
3. ఎవాల్యూషన్ స్ట్రాటజీ
ఎవాల్యూషన్ స్ట్రాటజీ ప్రతి ఆర్కిటెక్చర్ పనితీరును ఎలా అంచనా వేయాలో నిర్ణయిస్తుంది. ఇందులో సాధారణంగా డేటా యొక్క ఉపసమితి (శిక్షణ సెట్)పై ఆర్కిటెక్చర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు దాని పనితీరును ఒక ప్రత్యేక ధ్రువీకరణ సెట్‌లో కొలవడం ఉంటుంది. ప్రతి ఆర్కిటెక్చర్‌కు మొదటి నుండి శిక్షణ ఇవ్వడం అవసరం కాబట్టి, మూల్యాంకన ప్రక్రియ గణనపరంగా ఖరీదైనదిగా ఉంటుంది. మూల్యాంకన యొక్క గణన వ్యయాన్ని తగ్గించడానికి అనేక పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు:- తక్కువ-విశ్వసనీయత మూల్యాంకనం: ఆర్కిటెక్చర్‌లకు తక్కువ కాలం లేదా డేటా యొక్క చిన్న ఉపసమితిపై శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా వాటి పనితీరు యొక్క స్థూల అంచనాను పొందడం. ఇది పేలవమైన పనితీరు గల ఆర్కిటెక్చర్లను త్వరగా తిరస్కరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- బరువు భాగస్వామ్యం (Weight Sharing): సెర్చ్ స్పేస్‌లోని వివిధ ఆర్కిటెక్చర్‌ల మధ్య బరువులను పంచుకోవడం. ఇది ప్రతి ఆర్కిటెక్చర్ కోసం శిక్షణ ఇవ్వవలసిన పారామితుల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది, మూల్యాంకన ప్రక్రియను గణనీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది. ENAS (ఎఫిషియెంట్ న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్) వంటి వన్-షాట్ NAS పద్ధతులు బరువు భాగస్వామ్యాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయి.
- ప్రాక్సీ టాస్క్‌లు: అసలు పని కంటే తక్కువ గణన ఖర్చుతో కూడిన సరళీకృత లేదా సంబంధిత పనిపై ఆర్కిటెక్చర్లను మూల్యాంకనం చేయడం. ఉదాహరణకు, ఒక చిన్న డేటాసెట్‌పై లేదా తక్కువ రిజల్యూషన్‌తో ఆర్కిటెక్చర్లను మూల్యాంకనం చేయడం.
- పనితీరు అంచనా: ఆర్కిటెక్చర్‌ల నిర్మాణం ఆధారంగా వాటి పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఒక సరోగేట్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం. ఇది ఆర్కిటెక్చర్‌లకు వాస్తవంగా శిక్షణ ఇవ్వకుండానే వాటిని మూల్యాంకనం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఎవాల్యూషన్ స్ట్రాటజీ ఎంపికలో ఖచ్చితత్వం మరియు గణన వ్యయం మధ్య సమతుల్యం ఉంటుంది. తక్కువ-విశ్వసనీయత మూల్యాంకన పద్ధతులు శోధన ప్రక్రియను వేగవంతం చేయగలవు కానీ తప్పుడు పనితీరు అంచనాలకు దారితీయవచ్చు. బరువు భాగస్వామ్యం మరియు పనితీరు అంచనా మరింత ఖచ్చితమైనవి కావచ్చు కానీ భాగస్వామ్య బరువులు లేదా సరోగేట్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అదనపు ఓవర్‌హెడ్ అవసరం.
NAS విధానాల రకాలు
NAS అల్గారిథమ్‌లను సెర్చ్ స్పేస్, సెర్చ్ స్ట్రాటజీ, మరియు ఎవాల్యూషన్ స్ట్రాటజీతో సహా అనేక అంశాల ఆధారంగా వర్గీకరించవచ్చు. ఇక్కడ కొన్ని సాధారణ వర్గాలు ఉన్నాయి:
- సెల్-ఆధారిత వర్సెస్ మాక్రో-ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్: సెల్-ఆధారిత సెర్చ్ ఒక పునరావృత సెల్ యొక్క సరైన నిర్మాణాన్ని రూపొందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, ఆ తర్వాత దానిని పేర్చి మొత్తం నెట్‌వర్క్‌ను సృష్టిస్తారు. మాక్రో-ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ నెట్‌వర్క్ యొక్క మొత్తం నిర్మాణాన్ని, లేయర్ల సంఖ్య మరియు వాటి కనెక్షన్‌లతో సహా అన్వేషిస్తుంది.
- బ్లాక్-బాక్స్ వర్సెస్ వైట్-బాక్స్ సెర్చ్: బ్లాక్-బాక్స్ సెర్చ్ ఆర్కిటెక్చర్ మూల్యాంకనాన్ని ఒక బ్లాక్ బాక్స్‌గా పరిగణిస్తుంది, ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క అంతర్గత పనితీరును యాక్సెస్ చేయకుండా కేవలం ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్‌ను మాత్రమే గమనిస్తుంది. రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు ఎవల్యూషనరీ అల్గారిథమ్‌లు సాధారణంగా బ్లాక్-బాక్స్ సెర్చ్ కోసం ఉపయోగించబడతాయి. వైట్-బాక్స్ సెర్చ్ శోధన ప్రక్రియను మార్గనిర్దేశం చేయడానికి గ్రేడియంట్స్ వంటి ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క అంతర్గత పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది. గ్రేడియంట్-ఆధారిత పద్ధతులు వైట్-బాక్స్ సెర్చ్ కోసం ఉపయోగించబడతాయి.
- వన్-షాట్ వర్సెస్ మల్టీ-ట్రయల్ సెర్చ్: వన్-షాట్ సెర్చ్ సెర్చ్ స్పేస్‌లోని అన్ని సాధ్యమైన ఆర్కిటెక్చర్లను కలిగి ఉన్న ఒకే “సూపర్‌నెట్”కు శిక్షణ ఇస్తుంది. ఆ తర్వాత సూపర్‌నెట్ నుండి ఒక సబ్-నెట్‌వర్క్‌ను సంగ్రహించడం ద్వారా సరైన ఆర్కిటెక్చర్ ఎంపిక చేయబడుతుంది. మల్టీ-ట్రయల్ సెర్చ్ ప్రతి ఆర్కిటెక్చర్‌కు స్వతంత్రంగా శిక్షణ ఇస్తుంది.
- డిఫరెన్షియబుల్ వర్సెస్ నాన్-డిఫరెన్షియబుల్ సెర్చ్: DARTS వంటి డిఫరెన్షియబుల్ సెర్చ్ పద్ధతులు, ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ సమస్యను నిరంతర ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యకు సడలిస్తాయి, గ్రేడియంట్ డిసెంట్ ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తాయి. రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు ఎవల్యూషనరీ అల్గారిథమ్‌లు వంటి నాన్-డిఫరెన్షియబుల్ సెర్చ్ పద్ధతులు, వివిక్త ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులపై ఆధారపడతాయి.
NAS యొక్క సవాళ్లు మరియు పరిమితులు
దాని వాగ్దానం ఉన్నప్పటికీ, NAS అనేక సవాళ్లు మరియు పరిమితులను ఎదుర్కొంటుంది:
- గణన వ్యయం: అనేక ఆర్కిటెక్చర్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మూల్యాంకనం చేయడం గణనపరంగా ఖరీదైనది, దీనికి గణనీయమైన వనరులు మరియు సమయం అవసరం. ఇది ముఖ్యంగా సంక్లిష్టమైన సెర్చ్ స్పేస్‌లు మరియు అధిక-విశ్వసనీయత మూల్యాంకన వ్యూహాలకు వర్తిస్తుంది.
- సాధారణీకరణ (Generalization): NAS ద్వారా కనుగొనబడిన ఆర్కిటెక్చర్‌లు ఇతర డేటాసెట్‌లు లేదా పనులకు బాగా సాధారణీకరించకపోవచ్చు. శోధన ప్రక్రియలో ఉపయోగించిన నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌కు ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అనేది ఒక సాధారణ సమస్య.
- సెర్చ్ స్పేస్ డిజైన్: తగిన సెర్చ్ స్పేస్‌ను రూపొందించడం ఒక సవాలుతో కూడిన పని. అధికంగా పరిమితమైన సెర్చ్ స్పేస్ సరైన ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనగల అల్గారిథమ్ సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేయవచ్చు, అయితే అధికంగా విస్తృతమైన సెర్చ్ స్పేస్ శోధన ప్రక్రియను అసాధ్యం చేయవచ్చు.
- స్థిరత్వం: NAS అల్గారిథమ్‌లు హైపర్‌పారామీటర్ సెట్టింగ్‌లు మరియు యాదృచ్ఛిక ప్రారంభీకరణకు సున్నితంగా ఉండవచ్చు. ఇది అస్థిరమైన ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు మరియు కనుగొన్న వాటిని పునరుత్పత్తి చేయడం కష్టతరం చేయవచ్చు.
- వ్యాఖ్యానత్వం (Interpretability): NAS ద్వారా కనుగొనబడిన ఆర్కిటెక్చర్‌లు తరచుగా సంక్లిష్టంగా మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి కష్టంగా ఉంటాయి. ఇది ఒక నిర్దిష్ట ఆర్కిటెక్చర్ ఎందుకు బాగా పనిచేస్తుందో మరియు దానిని మరింత ఎలా మెరుగుపరచాలో అర్థం చేసుకోవడం సవాలుగా ఉంటుంది.
NAS యొక్క అనువర్తనాలు
NAS విస్తృత శ్రేణి పనులు మరియు డొమైన్‌లకు విజయవంతంగా వర్తింపజేయబడింది, వాటిలో:
- ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్: ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ పనుల కోసం, ImageNet మరియు CIFAR-10 వంటి వాటి కోసం అత్యాధునిక ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనడానికి NAS ఉపయోగించబడింది. ఉదాహరణలు NASNet, AmoebaNet, మరియు EfficientNet.
- ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్: ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ పనులకు NAS వర్తింపజేయబడింది, ఇక్కడ మరింత సమర్థవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్టర్లను రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడింది.
- సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్: సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ కోసం ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనడానికి NAS ఉపయోగించబడింది, ఇందులో ఒక చిత్రంలోని ప్రతి పిక్సెల్‌కు ఒక లేబుల్ కేటాయించడం ఉంటుంది.
- సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP): మెషిన్ ట్రాన్స్‌లేషన్, టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్, మరియు లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ వంటి వివిధ NLP పనుల కోసం ఆర్కిటెక్చర్లను రూపొందించడానికి NAS ఉపయోగించబడింది. ఉదాహరణకు, రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడింది.
- స్పీచ్ రికగ్నిషన్: స్పీచ్ రికగ్నిషన్ పనులకు NAS వర్తింపజేయబడింది, ఇక్కడ మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన అకౌస్టిక్ మోడళ్లను రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడింది.
- రోబోటిక్స్: రోబోట్‌ల నియంత్రణ విధానాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి NAS ఉపయోగించవచ్చు, రోబోట్‌లు సంక్లిష్ట పనులను మరింత సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- ఔషధ ఆవిష్కరణ: ఔషధ ఆవిష్కరణలో కావలసిన లక్షణాలతో అణువులను రూపొందించడానికి NAS ఉపయోగించబడే అవకాశం ఉంది. ఉదాహరణకు, ఒక లక్ష్య ప్రోటీన్‌కు వాటి బంధన అనుబంధాన్ని మెరుగుపరచడానికి అణువుల నిర్మాణాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడవచ్చు.
NAS యొక్క భవిష్యత్తు దిశలు
The field of NAS is rapidly evolving, with several promising research directions:- సమర్థవంతమైన NAS: తక్కువ గణన వనరులు మరియు సమయం అవసరమయ్యే మరింత సమర్థవంతమైన NAS అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం. ఇందులో బరువు భాగస్వామ్యం, తక్కువ-విశ్వసనీయత మూల్యాంకనం, మరియు పనితీరు అంచనా వంటి పద్ధతులు ఉన్నాయి.
- బదిలీ చేయగల NAS: ఇతర డేటాసెట్‌లు మరియు పనులకు బాగా సాధారణీకరించగల ఆర్కిటెక్చర్లను కనుగొనగల NAS అల్గారిథమ్‌లను రూపొందించడం. ఇందులో మెటా-లెర్నింగ్ మరియు డొమైన్ అడాప్టేషన్ వంటి పద్ధతులు ఉన్నాయి.
- వ్యాఖ్యానించగల NAS: అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు వ్యాఖ్యానించడానికి సులభంగా ఉండే ఆర్కిటెక్చర్లను ఉత్పత్తి చేసే NAS అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం. ఇందులో విజువలైజేషన్ మరియు వివరించదగిన AI వంటి పద్ధతులు ఉన్నాయి.
- వనరుల-పరిమిత పరికరాల కోసం NAS: మొబైల్ ఫోన్లు మరియు ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్ వంటి వనరుల-పరిమిత పరికరాలపై విస్తరణకు తగిన ఆర్కిటెక్చర్లను రూపొందించగల NAS అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం. ఇందులో నెట్‌వర్క్ క్వాంటైజేషన్ మరియు ప్రూనింగ్ వంటి పద్ధతులు ఉన్నాయి.
- నిర్దిష్ట హార్డ్‌వేర్ కోసం NAS: GPUs, TPUs, మరియు FPGAs వంటి నిర్దిష్ట హార్డ్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ల ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం.
- ఇతర AutoML పద్ధతులతో NAS కలయిక: మరింత సమగ్రమైన ఆటోమేటెడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్‌లైన్‌లను సృష్టించడానికి హైపర్‌పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ వంటి ఇతర AutoML పద్ధతులతో NAS ను ఏకీకృతం చేయడం.
- ఆటోమేటెడ్ సెర్చ్ స్పేస్ డిజైన్: సెర్చ్ స్పేస్‌ను స్వయంగా స్వయంచాలకంగా రూపొందించడానికి పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం. ఇందులో సెర్చ్ స్పేస్‌లో చేర్చడానికి సరైన లేయర్ రకాలు, కనెక్టివిటీ పద్ధతులు, మరియు హైపర్‌పారామీటర్‌లను నేర్చుకోవడం ఉండవచ్చు.
- పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం దాటి NAS: పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్, మరియు స్వీయ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం వంటి ఇతర అభ్యాస నమూనాలకు NAS ను విస్తరించడం.
ప్రపంచ ప్రభావం మరియు నైతిక పరిగణనలు
NAS లోని పురోగతులు గణనీయమైన ప్రపంచ ప్రభావాన్ని కలిగి ఉన్నాయి, డీప్ లెర్నింగ్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి మరియు దానిని విస్తృత ప్రేక్షకులకు అందుబాటులోకి తీసుకురావడానికి అవకాశం కల్పిస్తున్నాయి. అయితే, ఆటోమేటెడ్ మోడల్ డిజైన్ యొక్క నైతిక చిక్కులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం:
- పక్షపాత విస్తరణ: NAS అల్గారిథమ్‌లు శిక్షణ డేటాలో ఉన్న పక్షపాతాలను అనుకోకుండా పెంచగలవు, ఇది వివక్షాపూరిత ఫలితాలకు దారితీస్తుంది. శిక్షణ డేటా ప్రాతినిధ్యం వహించేలా మరియు పక్షపాతం లేకుండా ఉండేలా చూసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
- పారదర్శకత లేకపోవడం: NAS ద్వారా కనుగొనబడిన సంక్లిష్ట ఆర్కిటెక్చర్లను అర్థం చేసుకోవడం కష్టం, అవి ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయో అర్థం చేసుకోవడం సవాలుగా ఉంటుంది. ఈ పారదర్శకత లేకపోవడం జవాబుదారీతనం మరియు న్యాయబద్ధత గురించి ఆందోళనలను రేకెత్తించగలదు.
- ఉద్యోగ స్థానభ్రంశం: మోడల్ డిజైన్ యొక్క ఆటోమేషన్ డేటా సైంటిస్టులు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ల కోసం ఉద్యోగ స్థానభ్రంశానికి దారితీయవచ్చు. ఆటోమేషన్ యొక్క సామాజిక మరియు ఆర్థిక చిక్కులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం మరియు పునఃశిక్షణ మరియు నైపుణ్య అభివృద్ధి కార్యక్రమాలలో పెట్టుబడి పెట్టడం ముఖ్యం.
- పర్యావరణ ప్రభావం: NAS యొక్క గణన వ్యయం కార్బన్ ఉద్గారాలకు దోహదం చేయగలదు. మరింత శక్తి-సమర్థవంతమైన NAS అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను శక్తివంతం చేయడానికి పునరుత్పాదక ఇంధన వనరులను ఉపయోగించడం ముఖ్యం.
ఈ నైతిక పరిగణనలను పరిష్కరించడం NAS బాధ్యతాయుతంగా మరియు అందరి ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారించడానికి అవసరం.
ప్రాక్టికల్ ఉదాహరణ: NAS- రూపొందించిన మోడల్‌తో ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్
ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశంలోని ఒక చిన్న NGO ఉపగ్రహ చిత్రాలను ఉపయోగించి పంట దిగుబడి అంచనాను మెరుగుపరచాలని కోరుకుంటున్న దృష్టాంతాన్ని పరిశీలిద్దాం. అనుభవజ్ఞులైన డీప్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లను నియమించుకోవడానికి వారికి వనరులు లేవు. NAS ను పొందుపరిచిన క్లౌడ్-ఆధారిత AutoML ప్లాట్‌ఫామ్‌ను ఉపయోగించి, వారు ఇలా చేయవచ్చు:
- వారి లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్‌ను అప్‌లోడ్ చేయండి: డేటాసెట్‌లో సంబంధిత పంట దిగుబడితో లేబుల్ చేయబడిన వ్యవసాయ భూమి యొక్క ఉపగ్రహ చిత్రాలు ఉంటాయి.
- సమస్యను నిర్వచించండి: దిగుబడిని అంచనా వేయడానికి వారు ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ చేయాలనుకుంటున్నారని పేర్కొనండి (ఉదా., "అధిక దిగుబడి", "మధ్యస్థ దిగుబడి", "తక్కువ దిగుబడి").
- NAS పని చేయనివ్వండి: AutoML ప్లాట్‌ఫామ్ వారి నిర్దిష్ట డేటాసెట్ మరియు సమస్య కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన వివిధ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లను స్వయంచాలకంగా అన్వేషించడానికి NAS ను ప్రభావితం చేస్తుంది.
- ఉత్తమ మోడల్‌ను విస్తరించండి: శోధన ప్రక్రియ తర్వాత, ప్లాట్‌ఫామ్ ఉత్తమ పనితీరు గల NAS- రూపొందించిన మోడల్‌ను అందిస్తుంది, విస్తరణకు సిద్ధంగా ఉంది. ఆ తర్వాత NGO కొత్త ప్రాంతాలలో పంట దిగుబడులను అంచనా వేయడానికి ఈ మోడల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, రైతులు వారి పద్ధతులను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు ఆహార భద్రతను మెరుగుపరచడానికి సహాయపడుతుంది.
ఈ ఉదాహరణ NAS పరిమిత వనరులు ఉన్న సంస్థలను డీప్ లెర్నింగ్ శక్తిని ఎలా ప్రభావితం చేయగలదో హైలైట్ చేస్తుంది.
ముగింపు
న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ (NAS) డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ రూపకల్పనను ఆటోమేట్ చేసే ఒక శక్తివంతమైన AutoML టెక్నిక్. సాధ్యమయ్యే ఆర్కిటెక్చర్‌ల డిజైన్ స్పేస్‌ను క్రమపద్ధతిలో అన్వేషించడం ద్వారా, NAS అల్గారిథమ్‌లు మాన్యువల్‌గా రూపొందించిన వాటి కంటే మెరుగైన అధిక-పనితీరు గల మోడల్‌లను కనుగొనగలవు. గణన వ్యయం, సాధారణీకరణ మరియు వ్యాఖ్యానత్వానికి సంబంధించిన సవాళ్లను NAS ఎదుర్కొంటున్నప్పటికీ, కొనసాగుతున్న పరిశోధన ఈ పరిమితులను పరిష్కరిస్తోంది మరియు మరింత సమర్థవంతమైన, బదిలీ చేయగల మరియు వ్యాఖ్యానించగల NAS అల్గారిథమ్‌లకు మార్గం సుగమం చేస్తోంది. ఈ రంగం అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, డీప్ లెర్నింగ్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరించడంలో మరియు దాని అనువర్తనాన్ని విస్తృత శ్రేణి పనులు మరియు డొమైన్‌లకు ప్రారంభించడంలో NAS మరింత ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించడానికి సిద్ధంగా ఉంది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా వ్యక్తులు మరియు సంస్థలకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది. ఈ శక్తివంతమైన సాధనాల బాధ్యతాయుతమైన ఆవిష్కరణ మరియు విస్తరణను నిర్ధారించడానికి సాంకేతిక పురోగతితో పాటు నైతిక చిక్కులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.