การค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม: การออกแบบโมเดลดีปเลิร์นนิงแบบอัตโนมัติ

ดีปเลิร์นนิงได้ปฏิวัติวงการต่างๆ ตั้งแต่คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ไปจนถึงวิทยาการหุ่นยนต์และการค้นพบยา อย่างไรก็ตาม การออกแบบสถาปัตยกรรมดีปเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพนั้นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญ เวลา และทรัพยากรในการคำนวณอย่างมาก การค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Architecture Search หรือ NAS) ได้กลายเป็นทางออกที่มีแนวโน้มดี โดยช่วยให้กระบวนการค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เหมาะสมที่สุดเป็นไปโดยอัตโนมัติ บทความนี้จะให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของ NAS โดยสำรวจหลักการ อัลกอริทึม ความท้าทาย และทิศทางในอนาคตสำหรับผู้อ่านทั่วโลก

การค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม (NAS) คืออะไร?

การค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม (NAS) เป็นสาขาย่อยของ AutoML (Automated Machine Learning) ที่มุ่งเน้นการออกแบบและปรับแต่งสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยอัตโนมัติ แทนที่จะอาศัยสัญชาตญาณของมนุษย์หรือการลองผิดลองถูก อัลกอริทึมของ NAS จะสำรวจพื้นที่การออกแบบของสถาปัตยกรรมที่เป็นไปได้อย่างเป็นระบบ ประเมินประสิทธิภาพ และระบุตัวเลือกที่มีแนวโน้มดีที่สุด กระบวนการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาสถาปัตยกรรมที่ให้ประสิทธิภาพระดับ State-of-the-art สำหรับงานและชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง พร้อมทั้งลดภาระของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์

ตามปกติแล้ว การออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมเป็นกระบวนการที่ทำด้วยมือซึ่งต้องใช้ความเชี่ยวชาญอย่างมาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะทดลองกับเลเยอร์ประเภทต่างๆ (เลเยอร์แบบคอนโวลูชัน, เลเยอร์แบบวนซ้ำ เป็นต้น) รูปแบบการเชื่อมต่อ และพารามิเตอร์ไฮเปอร์ เพื่อค้นหาสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดสำหรับปัญหาที่กำหนด NAS ทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้แม้แต่ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญก็สามารถสร้างโมเดลดีปเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพสูงได้

เหตุใด NAS จึงมีความสำคัญ?

NAS มีข้อดีที่สำคัญหลายประการ:

การทำงานอัตโนมัติ: ลดการพึ่งพาความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในการออกแบบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม
ประสิทธิภาพ: สามารถค้นพบสถาปัตยกรรมที่ทำงานได้ดีกว่าสถาปัตยกรรมที่ออกแบบด้วยมือ นำไปสู่ความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
การปรับแต่ง: ช่วยให้สามารถสร้างสถาปัตยกรรมเฉพาะทางที่ปรับให้เข้ากับงานและชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงได้
ประสิทธิภาพเชิงทรัพยากร: เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรโดยการค้นหาสถาปัตยกรรมที่ให้ประสิทธิภาพตามที่ต้องการโดยใช้พารามิเตอร์และทรัพยากรในการคำนวณน้อยลง
การเข้าถึง: ทำให้ดีปเลิร์นนิงเป็นประชาธิปไตยโดยทำให้บุคคลและองค์กรที่มีความเชี่ยวชาญจำกัดสามารถพัฒนาและปรับใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงได้ง่ายขึ้น

องค์ประกอบสำคัญของ NAS

โดยทั่วไป อัลกอริทึมของ NAS ประกอบด้วยองค์ประกอบที่สำคัญสามส่วน:

พื้นที่การค้นหา (Search Space): กำหนดชุดของสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่อัลกอริทึมสามารถสำรวจได้ ซึ่งรวมถึงการกำหนดประเภทของเลเยอร์ การเชื่อมต่อ และพารามิเตอร์ไฮเปอร์
กลยุทธ์การค้นหา (Search Strategy): ระบุวิธีที่อัลกอริทึมใช้ในการสำรวจพื้นที่การค้นหา ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การค้นหาแบบสุ่ม, การเรียนรู้เสริมกำลัง, อัลกอริทึมวิวัฒนาการ และวิธีการที่ใช้เกรเดียนต์
กลยุทธ์การประเมินผล (Evaluation Strategy): กำหนดวิธีการประเมินประสิทธิภาพของแต่ละสถาปัตยกรรม โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการฝึกสอนสถาปัตยกรรมบนชุดข้อมูลย่อยและวัดประสิทธิภาพบนชุดข้อมูลตรวจสอบความถูกต้อง

1. พื้นที่การค้นหา (Search Space)

พื้นที่การค้นหาเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของ NAS เนื่องจากเป็นตัวกำหนดขอบเขตของสถาปัตยกรรมที่อัลกอริทึมสามารถสำรวจได้ พื้นที่การค้นหาที่ออกแบบมาอย่างดีควรจะแสดงออกได้กว้างพอที่จะครอบคลุมสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพสูงได้หลากหลาย ในขณะเดียวกันก็ต้องถูกจำกัดพอที่จะให้การสำรวจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ องค์ประกอบทั่วไปในพื้นที่การค้นหาประกอบด้วย:

ประเภทของเลเยอร์ (Layer Types): กำหนดประเภทของเลเยอร์ที่สามารถใช้ในสถาปัตยกรรมได้ เช่น เลเยอร์แบบคอนโวลูชัน, เลเยอร์แบบวนซ้ำ, เลเยอร์ที่เชื่อมต่อสมบูรณ์ และเลเยอร์แบบพูลลิ่ง (pooling) การเลือกประเภทของเลเยอร์มักขึ้นอยู่กับงานเฉพาะ สำหรับการรู้จำภาพ มักจะใช้เลเยอร์แบบคอนโวลูชัน สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา จะนิยมใช้เลเยอร์แบบวนซ้ำ
รูปแบบการเชื่อมต่อ (Connectivity Patterns): ระบุวิธีการเชื่อมต่อเลเยอร์ต่างๆ เข้าด้วยกัน ซึ่งอาจรวมถึงการเชื่อมต่อแบบลำดับ, การเชื่อมต่อแบบข้าม (skip connections) (ซึ่งช่วยให้เลเยอร์สามารถข้ามเลเยอร์กลางหนึ่งหรือหลายเลเยอร์ได้) และการเชื่อมต่อแบบกราฟที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น ResNets ใช้การเชื่อมต่อแบบข้ามอย่างกว้างขวาง
พารามิเตอร์ไฮเปอร์ (Hyperparameters): กำหนดพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละเลเยอร์ เช่น จำนวนฟิลเตอร์ในเลเยอร์คอนโวลูชัน, ขนาดของเคอร์เนล, อัตราการเรียนรู้ และฟังก์ชันกระตุ้น การปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ให้เหมาะสมมักจะถูกรวมเข้ากับกระบวนการ NAS
พื้นที่การค้นหาแบบเซลล์ (Cell-based Search Spaces): เป็นการสร้างโครงข่ายที่ซับซ้อนโดยการซ้อน "เซลล์" ที่ซ้ำกัน เซลล์อาจประกอบด้วยกราฟขนาดเล็กของการดำเนินการต่างๆ เช่น คอนโวลูชัน, พูลลิ่ง และฟังก์ชันกระตุ้นแบบไม่เชิงเส้น จากนั้น NAS จะมุ่งเน้นไปที่การค้นหาโครงสร้างที่เหมาะสมที่สุด *ภายใน* เซลล์ ซึ่งจะถูกนำมาใช้ซ้ำๆ แนวทางนี้ช่วยลดพื้นที่การค้นหาลงอย่างมากเมื่อเทียบกับการค้นหาสถาปัตยกรรมของโครงข่ายทั้งหมด

การออกแบบพื้นที่การค้นหาเป็นตัวเลือกการออกแบบที่สำคัญอย่างยิ่ง พื้นที่การค้นหาที่กว้างขึ้นอาจช่วยให้ค้นพบสถาปัตยกรรมที่แปลกใหม่และมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ แต่อีกด้านหนึ่งก็เพิ่มต้นทุนในการคำนวณของกระบวนการค้นหา ในขณะที่พื้นที่การค้นหาที่แคบลงสามารถสำรวจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่อาจจำกัดความสามารถของอัลกอริทึมในการค้นหาสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมอย่างแท้จริง

2. กลยุทธ์การค้นหา (Search Strategy)

กลยุทธ์การค้นหาเป็นตัวกำหนดว่าอัลกอริทึม NAS จะสำรวจพื้นที่การค้นหาที่กำหนดไว้อย่างไร กลยุทธ์การค้นหาที่แตกต่างกันมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่หลากหลาย ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพและประสิทธิผลของกระบวนการค้นหา กลยุทธ์การค้นหาทั่วไปบางอย่างได้แก่:

การค้นหาแบบสุ่ม (Random Search): เป็นแนวทางที่ง่ายที่สุด โดยสุ่มตัวอย่างสถาปัตยกรรมจากพื้นที่การค้นหาและประเมินประสิทธิภาพของมัน แม้ว่าจะนำไปใช้ได้ง่าย แต่อาจไม่มีประสิทธิภาพสำหรับพื้นที่การค้นหาขนาดใหญ่
การเรียนรู้เสริมกำลัง (Reinforcement Learning - RL): ใช้เอเจนต์การเรียนรู้เสริมกำลังเพื่อเรียนรู้นโยบายในการสร้างสถาปัตยกรรม เอเจนต์จะได้รับรางวัลตามประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมที่สร้างขึ้น ตัวควบคุม (controller) ซึ่งมักเป็น RNN จะส่งออกการกระทำที่กำหนดสถาปัตยกรรม จากนั้นสถาปัตยกรรมจะถูกฝึกสอน และประสิทธิภาพของมันจะถูกใช้เป็นรางวัลเพื่ออัปเดตตัวควบคุม นี่เป็นหนึ่งในแนวทาง NAS รุ่นบุกเบิก แต่ใช้ทรัพยากรในการคำนวณสูง
อัลกอริทึมวิวัฒนาการ (Evolutionary Algorithms - EA): ได้รับแรงบันดาลใจจากวิวัฒนาการทางชีววิทยา อัลกอริทึมเหล่านี้จะรักษากลุ่มประชากรของสถาปัตยกรรมและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านกระบวนการต่างๆ เช่น การกลายพันธุ์ (mutation) และการข้ามสายพันธุ์ (crossover) สถาปัตยกรรมจะถูกคัดเลือกตามความเหมาะสม (ประสิทธิภาพ) ประชากรของโครงข่ายประสาทเทียมจะวิวัฒนาการไปตามกาลเวลา โดยสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดจะอยู่รอดและสืบพันธุ์ ในขณะที่สถาปัตยกรรมที่อ่อนแอกว่าจะถูกคัดทิ้ง
วิธีการที่ใช้เกรเดียนต์ (Gradient-Based Methods): กำหนดปัญหาการค้นหาสถาปัตยกรรมขึ้นมาใหม่ให้เป็นปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถใช้เทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุดโดยใช้เกรเดียนต์ได้ แนวทางนี้โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ชุดพารามิเตอร์ทางสถาปัตยกรรมที่กำหนดการเชื่อมต่อและประเภทของเลเยอร์ในโครงข่าย DARTS (Differentiable Architecture Search) เป็นตัวอย่างที่โดดเด่น ซึ่งแสดงสถาปัตยกรรมเป็นกราฟแบบมีทิศทางที่ไม่มีวงจร (directed acyclic graph) และผ่อนคลายตัวเลือกที่ไม่ต่อเนื่อง (เช่น จะใช้การดำเนินการใด) ให้เป็นตัวเลือกแบบต่อเนื่อง
การหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบเบย์ (Bayesian Optimization): ใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นเพื่อทำนายประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมที่ยังไม่เคยเห็น โดยอิงจากประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมที่เคยประเมินไปแล้ว ซึ่งช่วยให้อัลกอริทึมสามารถสำรวจพื้นที่การค้นหาได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมุ่งเน้นไปยังพื้นที่ที่มีแนวโน้มดี

การเลือกกลยุทธ์การค้นหาขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดและความซับซ้อนของพื้นที่การค้นหา ทรัพยากรในการคำนวณที่มีอยู่ และความสมดุลที่ต้องการระหว่างการสำรวจ (exploration) และการใช้ประโยชน์ (exploitation) วิธีการที่ใช้เกรเดียนต์ได้รับความนิยมเนื่องจากประสิทธิภาพ แต่ RL และ EA อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับการสำรวจพื้นที่การค้นหาที่ซับซ้อนกว่า

3. กลยุทธ์การประเมินผล (Evaluation Strategy)

กลยุทธ์การประเมินผลเป็นตัวกำหนดว่าประสิทธิภาพของแต่ละสถาปัตยกรรมจะถูกประเมินอย่างไร โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการฝึกสอนสถาปัตยกรรมบนชุดข้อมูลย่อย (ชุดข้อมูลสำหรับฝึกสอน) และวัดประสิทธิภาพบนชุดข้อมูลตรวจสอบความถูกต้องแยกต่างหาก กระบวนการประเมินผลอาจใช้ทรัพยากรในการคำนวณสูง เนื่องจากต้องฝึกสอนแต่ละสถาปัตยกรรมตั้งแต่ต้น มีเทคนิคหลายอย่างที่สามารถใช้เพื่อลดต้นทุนในการคำนวณของการประเมินผลได้:

การประเมินผลความเที่ยงตรงต่ำ (Lower-Fidelity Evaluation): ฝึกสอนสถาปัตยกรรมในระยะเวลาที่สั้นลงหรือบนชุดข้อมูลย่อยที่เล็กลง เพื่อให้ได้การประเมินประสิทธิภาพคร่าวๆ ซึ่งช่วยให้สามารถคัดทิ้งสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพต่ำได้อย่างรวดเร็ว
การใช้ค่าน้ำหนักร่วมกัน (Weight Sharing): แบ่งปันค่าน้ำหนักระหว่างสถาปัตยกรรมต่างๆ ในพื้นที่การค้นหา ซึ่งช่วยลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องฝึกสอนสำหรับแต่ละสถาปัตยกรรม ทำให้กระบวนการประเมินผลเร็วขึ้นอย่างมาก วิธีการ One-Shot NAS เช่น ENAS (Efficient Neural Architecture Search) ใช้ประโยชน์จากการใช้ค่าน้ำหนักร่วมกัน
งานตัวแทน (Proxy Tasks): ประเมินสถาปัตยกรรมบนงานที่ง่ายกว่าหรือเกี่ยวข้องกับงานเดิมซึ่งใช้ทรัพยากรในการคำนวณน้อยกว่า ตัวอย่างเช่น การประเมินสถาปัตยกรรมบนชุดข้อมูลขนาดเล็กกว่าหรือมีความละเอียดต่ำกว่า
การทำนายประสิทธิภาพ (Performance Prediction): ฝึกสอนโมเดลตัวแทน (surrogate model) เพื่อทำนายประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมโดยพิจารณาจากโครงสร้างของมัน ซึ่งช่วยให้สามารถประเมินสถาปัตยกรรมได้โดยไม่ต้องฝึกสอนจริงๆ

การเลือกกลยุทธ์การประเมินผลเกี่ยวข้องกับความสมดุลระหว่างความแม่นยำและต้นทุนในการคำนวณ เทคนิคการประเมินผลความเที่ยงตรงต่ำสามารถเร่งกระบวนการค้นหาได้ แต่อาจนำไปสู่การประมาณประสิทธิภาพที่ไม่แม่นยำ การใช้ค่าน้ำหนักร่วมกันและการทำนายประสิทธิภาพอาจมีความแม่นยำมากกว่า แต่ต้องใช้ทรัพยากรเพิ่มเติมในการฝึกสอนค่าน้ำหนักที่ใช้ร่วมกันหรือโมเดลตัวแทน

ประเภทของแนวทาง NAS

อัลกอริทึมของ NAS สามารถจำแนกได้ตามปัจจัยหลายอย่าง รวมถึงพื้นที่การค้นหา กลยุทธ์การค้นหา และกลยุทธ์การประเมินผล นี่คือหมวดหมู่ทั่วไปบางส่วน:

การค้นหาแบบเซลล์เทียบกับการค้นหาแบบสถาปัตยกรรมมหภาค (Cell-Based vs. Macro-Architecture Search): การค้นหาแบบเซลล์มุ่งเน้นไปที่การออกแบบโครงสร้างที่เหมาะสมที่สุดของเซลล์ที่ซ้ำกัน ซึ่งจะถูกนำไปซ้อนกันเพื่อสร้างโครงข่ายทั้งหมด การค้นหาแบบสถาปัตยกรรมมหภาคมุ่งสำรวจโครงสร้างโดยรวมของโครงข่าย รวมถึงจำนวนเลเยอร์และการเชื่อมต่อ
การค้นหาแบบกล่องดำเทียบกับการค้นหาแบบกล่องขาว (Black-Box vs. White-Box Search): การค้นหาแบบกล่องดำถือว่าการประเมินสถาปัตยกรรมเป็นกล่องดำ โดยสังเกตเฉพาะอินพุตและเอาต์พุตโดยไม่สามารถเข้าถึงการทำงานภายในของสถาปัตยกรรมได้ การเรียนรู้เสริมกำลังและอัลกอริทึมวิวัฒนาการมักใช้สำหรับการค้นหาแบบกล่องดำ การค้นหาแบบกล่องขาวใช้ประโยชน์จากการทำงานภายในของสถาปัตยกรรม เช่น เกรเดียนต์ เพื่อชี้นำกระบวนการค้นหา วิธีการที่ใช้เกรเดียนต์จะใช้สำหรับการค้นหาแบบกล่องขาว
การค้นหาแบบครั้งเดียวเทียบกับการค้นหาหลายครั้ง (One-Shot vs. Multi-Trial Search): การค้นหาแบบครั้งเดียวจะฝึกสอน "supernet" เพียงตัวเดียวที่ครอบคลุมสถาปัตยกรรมที่เป็นไปได้ทั้งหมดในพื้นที่การค้นหา จากนั้นสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุดจะถูกเลือกโดยการดึงโครงข่ายย่อยออกจาก supernet การค้นหาแบบหลายครั้งจะฝึกสอนแต่ละสถาปัตยกรรมอย่างอิสระ
การค้นหาแบบหาอนุพันธ์ได้เทียบกับการค้นหาแบบหาอนุพันธ์ไม่ได้ (Differentiable vs. Non-Differentiable Search): วิธีการค้นหาแบบหาอนุพันธ์ได้ เช่น DARTS จะผ่อนคลายปัญหาการค้นหาสถาปัตยกรรมให้เป็นปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถใช้การเคลื่อนลงตามความชัน (gradient descent) ได้ วิธีการค้นหาแบบหาอนุพันธ์ไม่ได้ เช่น การเรียนรู้เสริมกำลังและอัลกอริทึมวิวัฒนาการ จะอาศัยเทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบไม่ต่อเนื่อง

ความท้าทายและข้อจำกัดของ NAS

แม้ว่า NAS จะมีแนวโน้มที่ดี แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายและข้อจำกัดหลายประการ:

ต้นทุนในการคำนวณ: การฝึกสอนและประเมินสถาปัตยกรรมจำนวนมากอาจใช้ทรัพยากรในการคำนวณสูง ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรและเวลาอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับพื้นที่การค้นหาที่ซับซ้อนและกลยุทธ์การประเมินผลที่มีความเที่ยงตรงสูง
การสรุปผลโดยทั่วไป: สถาปัตยกรรมที่ค้นพบโดย NAS อาจไม่สามารถสรุปผลได้ดีกับชุดข้อมูลหรืองานอื่นๆ การเกิด Overfitting กับชุดข้อมูลเฉพาะที่ใช้ในระหว่างกระบวนการค้นหาเป็นปัญหาที่พบบ่อย
การออกแบบพื้นที่การค้นหา: การออกแบบพื้นที่การค้นหาที่เหมาะสมเป็นงานที่ท้าทาย พื้นที่การค้นหาที่จำกัดเกินไปอาจจำกัดความสามารถของอัลกอริทึมในการค้นหาสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมที่สุด ในขณะที่พื้นที่การค้นหาที่กว้างเกินไปอาจทำให้กระบวนการค้นหาทำได้ยาก
ความเสถียร: อัลกอริทึมของ NAS อาจมีความอ่อนไหวต่อการตั้งค่าพารามิเตอร์ไฮเปอร์และการเริ่มต้นแบบสุ่ม ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันและทำให้ยากต่อการทำซ้ำผลการค้นพบ
ความสามารถในการตีความ: สถาปัตยกรรมที่ค้นพบโดย NAS มักจะซับซ้อนและยากต่อการตีความ ซึ่งอาจทำให้เป็นเรื่องท้าทายที่จะเข้าใจว่าทำไมสถาปัตยกรรมบางอย่างถึงทำงานได้ดีและจะปรับปรุงต่อไปได้อย่างไร

การประยุกต์ใช้ NAS

NAS ถูกนำไปประยุกต์ใช้กับงานและโดเมนที่หลากหลายได้สำเร็จ รวมถึง:

การจำแนกประเภทภาพ: NAS ถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาสถาปัตยกรรมที่ทันสมัยสำหรับงานจำแนกประเภทภาพ เช่น ImageNet และ CIFAR-10 ตัวอย่างได้แก่ NASNet, AmoebaNet และ EfficientNet
การตรวจจับวัตถุ: NAS ถูกนำไปใช้กับงานตรวจจับวัตถุ ซึ่งถูกใช้ในการออกแบบตัวตรวจจับวัตถุที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
การแบ่งส่วนเชิงความหมาย: NAS ถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาสถาปัตยกรรมสำหรับการแบ่งส่วนเชิงความหมาย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดป้ายกำกับให้กับแต่ละพิกเซลในภาพ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): NAS ถูกนำมาใช้ในการออกแบบสถาปัตยกรรมสำหรับงาน NLP ต่างๆ เช่น การแปลด้วยเครื่อง การจำแนกประเภทข้อความ และการสร้างแบบจำลองภาษา ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำและทรานส์ฟอร์มเมอร์
การรู้จำเสียงพูด: NAS ถูกนำไปใช้กับงานรู้จำเสียงพูด ซึ่งถูกใช้ในการออกแบบโมเดลอะคูสติกที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
วิทยาการหุ่นยนต์: NAS สามารถใช้เพื่อปรับนโยบายการควบคุมของหุ่นยนต์ให้เหมาะสม ช่วยให้หุ่นยนต์เรียนรู้งานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การค้นพบยา: NAS มีศักยภาพที่จะนำมาใช้ในการค้นพบยาเพื่อออกแบบโมเลกุลที่มีคุณสมบัติตามที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อปรับโครงสร้างของโมเลกุลให้เหมาะสมเพื่อปรับปรุงความสามารถในการจับกับโปรตีนเป้าหมาย

ทิศทางในอนาคตของ NAS

วงการของ NAS กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีทิศทางการวิจัยที่มีแนวโน้มดีหลายประการ:

NAS ที่มีประสิทธิภาพ: การพัฒนาอัลกอริทึม NAS ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งต้องการทรัพยากรในการคำนวณและเวลาน้อยลง ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การใช้ค่าน้ำหนักร่วมกัน การประเมินผลความเที่ยงตรงต่ำ และการทำนายประสิทธิภาพ
NAS ที่สามารถถ่ายโอนได้: การออกแบบอัลกอริทึม NAS ที่สามารถค้นพบสถาปัตยกรรมที่สามารถสรุปผลได้ดีกับชุดข้อมูลและงานอื่นๆ ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้แบบเมตา (meta-learning) และการปรับตัวตามโดเมน (domain adaptation)
NAS ที่สามารถตีความได้: การพัฒนาอัลกอริทึม NAS ที่สร้างสถาปัตยกรรมที่ง่ายต่อการตีความและทำความเข้าใจ ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างภาพ (visualization) และ AI ที่อธิบายได้ (explainable AI)
NAS สำหรับอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด: การพัฒนาอัลกอริทึม NAS ที่สามารถออกแบบสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมสำหรับการนำไปใช้บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น โทรศัพท์มือถือและระบบฝังตัว ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การลดขนาดเครือข่าย (network quantization) และการตัดแต่ง (pruning)
NAS สำหรับฮาร์ดแวร์เฉพาะ: การปรับแต่งสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมให้เหมาะสมเพื่อใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์เฉพาะ เช่น GPUs, TPUs และ FPGAs
การผสมผสาน NAS กับเทคนิค AutoML อื่นๆ: การรวม NAS เข้ากับเทคนิค AutoML อื่นๆ เช่น การปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ให้เหมาะสม และการสร้างฟีเจอร์ เพื่อสร้างไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น
การออกแบบพื้นที่การค้นหาอัตโนมัติ: การพัฒนาเทคนิคสำหรับการออกแบบพื้นที่การค้นหาโดยอัตโนมัติ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ประเภทของเลเยอร์ รูปแบบการเชื่อมต่อ และพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่เหมาะสมที่สุดที่จะรวมไว้ในพื้นที่การค้นหา
NAS นอกเหนือจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน: การขยาย NAS ไปยังกระบวนทัศน์การเรียนรู้อื่นๆ เช่น การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน การเรียนรู้เสริมกำลัง และการเรียนรู้แบบกำกับดูแลตนเอง

ผลกระทบระดับโลกและข้อพิจารณาทางจริยธรรม

ความก้าวหน้าของ NAS มีผลกระทบสำคัญในระดับโลก โดยเสนอศักยภาพในการทำให้ดีปเลิร์นนิงเป็นประชาธิปไตยและเข้าถึงได้โดยผู้ชมในวงกว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมของการออกแบบโมเดลโดยอัตโนมัติ:

การขยายอคติ: อัลกอริทึมของ NAS อาจขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกสอนโดยไม่ได้ตั้งใจ นำไปสู่ผลลัพธ์ที่เลือกปฏิบัติ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าข้อมูลการฝึกสอนเป็นตัวแทนและไม่มีอคติ
การขาดความโปร่งใส: สถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนซึ่งค้นพบโดย NAS อาจตีความได้ยาก ทำให้ท้าทายที่จะเข้าใจว่าพวกมันตัดสินใจอย่างไร การขาดความโปร่งใสนี้อาจทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความรับผิดชอบและความเป็นธรรม
การแทนที่ตำแหน่งงาน: การออกแบบโมเดลโดยอัตโนมัติอาจนำไปสู่การแทนที่ตำแหน่งงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางสังคมและเศรษฐกิจของระบบอัตโนมัติและลงทุนในโครงการฝึกอบรมและยกระดับทักษะ
ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม: ต้นทุนในการคำนวณของ NAS อาจส่งผลให้เกิดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ สิ่งสำคัญคือต้องพัฒนาอัลกอริทึม NAS ที่ประหยัดพลังงานมากขึ้นและใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนเพื่อขับเคลื่อนกระบวนการฝึกสอน

การจัดการกับข้อพิจารณาทางจริยธรรมเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า NAS ถูกนำไปใช้อย่างรับผิดชอบและเพื่อประโยชน์ของทุกคน

ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ: การจำแนกประเภทภาพด้วยโมเดลที่สร้างโดย NAS

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่องค์กรพัฒนาเอกชน (NGO) ขนาดเล็กในประเทศกำลังพัฒนาต้องการปรับปรุงการคาดการณ์ผลผลิตพืชผลโดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม พวกเขาขาดทรัพยากรที่จะจ้างวิศวกรดีปเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์ ด้วยการใช้แพลตฟอร์ม AutoML บนคลาวด์ที่รวม NAS ไว้ด้วย พวกเขาสามารถ:

อัปโหลดชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ: ชุดข้อมูลประกอบด้วยภาพถ่ายดาวเทียมของพื้นที่การเกษตร ซึ่งมีป้ายกำกับเป็นผลผลิตพืชผลที่สอดคล้องกัน
กำหนดปัญหา: ระบุว่าพวกเขาต้องการทำการจำแนกประเภทภาพเพื่อคาดการณ์ผลผลิต (เช่น "ผลผลิตสูง", "ผลผลิตปานกลาง", "ผลผลิตต่ำ")
ให้ NAS ทำงาน: แพลตฟอร์ม AutoML ใช้ประโยชน์จาก NAS เพื่อสำรวจสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ โดยอัตโนมัติ ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับชุดข้อมูลและปัญหาเฉพาะของพวกเขา
ปรับใช้โมเดลที่ดีที่สุด: หลังจากกระบวนการค้นหา แพลตฟอร์มจะให้โมเดลที่สร้างโดย NAS ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด พร้อมสำหรับการปรับใช้ จากนั้น NGO สามารถใช้โมเดลนี้เพื่อคาดการณ์ผลผลิตพืชผลในพื้นที่ใหม่ๆ ช่วยให้เกษตรกรปรับปรุงแนวทางปฏิบัติและเพิ่มความมั่นคงทางอาหาร

ตัวอย่างนี้เน้นให้เห็นว่า NAS สามารถเสริมศักยภาพให้กับองค์กรที่มีทรัพยากรจำกัดในการใช้ประโยชน์จากพลังของดีปเลิร์นนิงได้อย่างไร

สรุป

การค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม (NAS) เป็นเทคนิค AutoML ที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้การออกแบบโมเดลดีปเลิร์นนิงเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยการสำรวจพื้นที่การออกแบบของสถาปัตยกรรมที่เป็นไปได้อย่างเป็นระบบ อัลกอริทึมของ NAS สามารถค้นพบโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งเหนือกว่าโมเดลที่ออกแบบด้วยมือ แม้ว่า NAS จะเผชิญกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนในการคำนวณ การสรุปผลโดยทั่วไป และความสามารถในการตีความ แต่การวิจัยที่ดำเนินอยู่อย่างต่อเนื่องกำลังจัดการกับข้อจำกัดเหล่านี้และปูทางไปสู่ NAS ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถถ่ายโอนได้ และสามารถตีความได้มากขึ้น ในขณะที่วงการนี้ยังคงพัฒนาต่อไป NAS ก็พร้อมที่จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการทำให้ดีปเลิร์นนิงเป็นประชาธิปไตยและเปิดใช้งานการประยุกต์ใช้กับงานและโดเมนที่หลากหลาย ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อบุคคลและองค์กรทั่วโลก สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมควบคู่ไปกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเพื่อให้แน่ใจว่านวัตกรรมและการปรับใช้เครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้เป็นไปอย่างมีความรับผิดชอบ