Sinirsel Mimari Arama: Derin Öğrenme Modellerinin Tasarımını Otomatikleştirme

Derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve doğal dil işlemeden robotik ve ilaç keşfine kadar çeşitli alanlarda devrim yarattı. Ancak, etkili derin öğrenme mimarileri tasarlamak önemli ölçüde uzmanlık, zaman ve hesaplama kaynağı gerektirir. Sinirsel Mimari Arama (NAS), en uygun sinir ağı mimarilerini bulma sürecini otomatikleştirerek umut verici bir çözüm olarak ortaya çıkmaktadır. Bu yazı, küresel bir kitle için NAS'ın ilkelerini, algoritmalarını, zorluklarını ve gelecek yönelimlerini keşfederek kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır.

Sinirsel Mimari Arama (NAS) Nedir?

Sinirsel Mimari Arama (NAS), sinir ağı mimarilerini otomatik olarak tasarlamaya ve optimize etmeye odaklanan bir AutoML (Otomatikleştirilmiş Makine Öğrenmesi) alt alanıdır. İnsan sezgisine veya deneme-yanılma yöntemine güvenmek yerine, NAS algoritmaları olası mimarilerin tasarım uzayını sistematik olarak araştırır, performanslarını değerlendirir ve en umut verici adayları belirler. Bu süreç, belirli görevler ve veri setleri üzerinde en son teknoloji performansı elde eden mimarileri bulmayı hedeflerken, insan uzmanların üzerindeki yükü azaltır.

Geleneksel olarak, bir sinir ağı tasarlamak önemli uzmanlık gerektiren manuel bir süreçti. Veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendisleri, belirli bir problem için en iyi performansı gösteren mimariyi bulmak amacıyla farklı katman türleri (evrişimli katmanlar, tekrarlayan katmanlar vb.), bağlantı desenleri ve hiperparametrelerle deneyler yaparlardı. NAS, bu süreci otomatikleştirerek, uzman olmayanların bile yüksek performanslı derin öğrenme modelleri oluşturmasına olanak tanır.

NAS Neden Önemlidir?

NAS birçok önemli avantaj sunar:

• Otomasyon: Sinir ağı mimarileri tasarlarken insan uzmanlığına olan bağımlılığı azaltır.
• Performans: Manuel olarak tasarlanmış olanlardan daha iyi performans gösteren mimariler keşfedebilir, bu da doğruluk ve verimlilik artışına yol açar.
• Özelleştirme: Belirli görevlere ve veri setlerine göre uyarlanmış özel mimarilerin oluşturulmasını sağlar.
• Verimlilik: İstenen performansı daha az parametre ve hesaplama kaynağı ile elde eden mimariler bularak kaynak kullanımını optimize eder.
• Erişilebilirlik: Sınırlı uzmanlığa sahip bireylerin ve kuruluşların yüksek performanslı modeller geliştirmesini ve dağıtmasını kolaylaştırarak derin öğrenmeyi demokratikleştirir.

NAS'ın Temel Bileşenleri

Tipik bir NAS algoritması üç temel bileşenden oluşur:

1. Arama Uzayı: Algoritmanın keşfedebileceği olası sinir ağı mimarileri kümesini tanımlar. Bu, katman türlerini, bağlantılarını ve hiperparametrelerini tanımlamayı içerir.
2. Arama Stratejisi: Algoritmanın arama uzayını nasıl keşfedeceğini belirtir. Bu, rastgele arama, pekiştirmeli öğrenme, evrimsel algoritmalar ve gradyan tabanlı yöntemler gibi teknikleri içerir.
3. Değerlendirme Stratejisi: Her mimarinin performansının nasıl değerlendirileceğini belirler. Bu genellikle mimarinin verinin bir alt kümesi üzerinde eğitilmesini ve bir doğrulama seti üzerindeki performansının ölçülmesini içerir.

1. Arama Uzayı

Arama uzayı, algoritmanın keşfedebileceği mimarilerin kapsamını tanımladığı için NAS'ın kritik bir bileşenidir. İyi tasarlanmış bir arama uzayı, potansiyel olarak yüksek performanslı geniş bir mimari yelpazesini yakalayacak kadar etkileyici olmalı, aynı zamanda verimli bir keşfe olanak tanıyacak kadar kısıtlı olmalıdır. Arama uzaylarındaki yaygın unsurlar şunlardır:

• Katman Türleri: Mimaride kullanılabilecek evrişimli katmanlar, tekrarlayan katmanlar, tamamen bağlı katmanlar ve havuzlama katmanları gibi katman türlerini tanımlar. Katman türlerinin seçimi genellikle belirli göreve bağlıdır. Görüntü tanıma için genellikle evrişimli katmanlar kullanılır. Zaman serisi verileri için tekrarlayan katmanlar tercih edilir.
• Bağlantı Desenleri: Katmanların birbirine nasıl bağlandığını belirtir. Bu, sıralı bağlantıları, atlama bağlantılarını (katmanların bir veya daha fazla ara katmanı atlamasına izin verir) ve daha karmaşık graf tabanlı bağlantıları içerebilir. Örneğin, ResNet'ler atlama bağlantılarını yaygın olarak kullanır.
• Hiperparametreler: Her katmanla ilişkili hiperparametreleri tanımlar; örneğin, bir evrişimli katmandaki filtre sayısı, çekirdek boyutu, öğrenme oranı ve aktivasyon fonksiyonu. Hiperparametre optimizasyonu genellikle NAS sürecine entegre edilir.
• Hücre Tabanlı Arama Uzayları: Bunlar, tekrarlayan "hücreleri" üst üste yığarak karmaşık ağlar oluşturur. Bir hücre, evrişim, havuzlama ve doğrusal olmayan aktivasyonlar gibi küçük bir işlemler grafiğinden oluşabilir. NAS daha sonra hücre *içindeki* en uygun yapıyı bulmaya odaklanır ve bu yapı tekrarlanır. Bu yaklaşım, tüm ağ mimarilerini aramaya kıyasla arama uzayını önemli ölçüde azaltır.

Arama uzayının tasarımı çok önemli bir tasarım tercihidir. Daha geniş bir arama uzayı, potansiyel olarak daha yeni ve etkili mimarilerin keşfedilmesine olanak tanır, ancak arama sürecinin hesaplama maliyetini de artırır. Daha dar bir arama uzayı daha verimli bir şekilde keşfedilebilir, ancak algoritmanın gerçekten yenilikçi mimariler bulma yeteneğini sınırlayabilir.

2. Arama Stratejisi

Arama stratejisi, NAS algoritmasının tanımlanmış arama uzayını nasıl keşfedeceğini belirler. Farklı arama stratejilerinin, arama sürecinin verimliliğini ve etkinliğini etkileyen çeşitli güçlü ve zayıf yönleri vardır. Bazı yaygın arama stratejileri şunlardır:

• Rastgele Arama: En basit yaklaşım olup, arama uzayından rastgele mimariler örnekler ve performanslarını değerlendirir. Uygulaması kolay olsa da, büyük arama uzayları için verimsiz olabilir.
• Pekiştirmeli Öğrenme (PÖ): Mimariler oluşturmak için bir politika öğrenmek üzere bir pekiştirmeli öğrenme ajanı kullanır. Ajan, oluşturulan mimarilerin performansına göre ödüller alır. Genellikle bir RNN olan denetleyici, mimariyi tanımlayan eylemler üretir. Mimari daha sonra eğitilir ve performansı denetleyiciyi güncellemek için bir ödül olarak kullanılır. Öncü NAS yaklaşımlarından biridir, ancak hesaplama açısından pahalıdır.
• Evrimsel Algoritmalar (EA): Biyolojik evrimden esinlenen bu algoritmalar, bir mimari popülasyonunu sürdürür ve bunları mutasyon ve çaprazlama gibi süreçlerle yinelemeli olarak iyileştirir. Mimariler, uygunluklarına (performanslarına) göre seçilir. Bir sinir ağı popülasyonu zamanla evrimleşir, en iyi performans gösteren mimariler hayatta kalır ve ürerken, daha zayıf mimariler atılır.
• Gradyan Tabanlı Yöntemler: Mimari arama problemini sürekli bir optimizasyon problemi olarak yeniden formüle ederek gradyan tabanlı optimizasyon tekniklerinin kullanılmasına olanak tanır. Bu yaklaşım tipik olarak ağdaki bağlantıyı ve katman türlerini belirleyen bir dizi mimari parametreyi öğrenmeyi içerir. DARTS (Farklılaştırılabilir Mimari Arama), mimariyi yönlü döngüsüz bir graf olarak temsil eden ve ayrık seçimleri (örneğin, hangi operasyonun uygulanacağı) sürekli olanlara gevşeten önemli bir örnektir.
• Bayesci Optimizasyon: Daha önce değerlendirilen mimarilerin performansına dayanarak görülmemiş mimarilerin performansını tahmin etmek için olasılıksal bir model kullanır. Bu, algoritmanın umut verici bölgelere odaklanarak arama uzayını verimli bir şekilde keşfetmesini sağlar.

Arama stratejisinin seçimi, arama uzayının boyutu ve karmaşıklığı, mevcut hesaplama kaynakları ve keşif ile sömürü arasındaki istenen denge gibi faktörlere bağlıdır. Gradyan tabanlı yöntemler verimlilikleri nedeniyle popülerlik kazanmıştır, ancak PÖ ve EA daha karmaşık arama uzaylarını keşfetmek için daha etkili olabilir.

3. Değerlendirme Stratejisi

Değerlendirme stratejisi, her bir mimarinin performansının nasıl değerlendirileceğini belirler. Bu genellikle mimarinin verinin bir alt kümesi (eğitim seti) üzerinde eğitilmesini ve ayrı bir doğrulama seti üzerindeki performansının ölçülmesini içerir. Değerlendirme süreci, her mimariyi sıfırdan eğitmeyi gerektirdiği için hesaplama açısından pahalı olabilir. Değerlendirmenin hesaplama maliyetini azaltmak için çeşitli teknikler kullanılabilir:

• Düşük Sadakatli Değerlendirme: Mimarileri daha kısa bir süre için veya verinin daha küçük bir alt kümesinde eğiterek performansları hakkında kaba bir tahmin elde etmek. Bu, kötü performans gösteren mimarilerin hızla elenmesini sağlar.
• Ağırlık Paylaşımı: Arama uzayındaki farklı mimariler arasında ağırlıkları paylaşmak. Bu, her mimari için eğitilmesi gereken parametre sayısını azaltır ve değerlendirme sürecini önemli ölçüde hızlandırır. ENAS (Verimli Sinirsel Mimari Arama) gibi Tek Seferlik NAS yöntemleri ağırlık paylaşımından yararlanır.
• Vekil Görevler: Mimarileri, orijinal görevden daha az hesaplama maliyeti olan basitleştirilmiş veya ilgili bir görev üzerinde değerlendirmek. Örneğin, mimarileri daha küçük bir veri setinde veya daha düşük bir çözünürlükte değerlendirmek.
• Performans Tahmini: Mimarilerin performansını yapılarına göre tahmin etmek için bir vekil model eğitmek. Bu, mimarileri gerçekten eğitmeden değerlendirmeye olanak tanır.

Değerlendirme stratejisinin seçimi, doğruluk ve hesaplama maliyeti arasında bir denge içerir. Düşük sadakatli değerlendirme teknikleri arama sürecini hızlandırabilir ancak yanlış performans tahminlerine yol açabilir. Ağırlık paylaşımı ve performans tahmini daha doğru olabilir ancak paylaşılan ağırlıkların veya vekil modelin eğitimi için ek bir yük gerektirir.

NAS Yaklaşımlarının Türleri

NAS algoritmaları, arama uzayı, arama stratejisi ve değerlendirme stratejisi dahil olmak üzere çeşitli faktörlere göre kategorize edilebilir. İşte bazı yaygın kategoriler:

• Hücre Tabanlı ve Makro Mimari Arama: Hücre tabanlı arama, tüm ağı oluşturmak için üst üste yığılan, tekrar eden bir hücrenin en uygun yapısını tasarlamaya odaklanır. Makro mimari arama, katman sayısı ve bağlantıları da dahil olmak üzere ağın genel yapısını araştırır.
• Kara Kutu ve Beyaz Kutu Arama: Kara kutu arama, mimari değerlendirmesini bir kara kutu olarak ele alır, mimarinin iç işleyişine erişmeden yalnızca girdi ve çıktıyı gözlemler. Pekiştirmeli öğrenme ve evrimsel algoritmalar genellikle kara kutu arama için kullanılır. Beyaz kutu arama, arama sürecini yönlendirmek için gradyanlar gibi mimarinin iç işleyişinden yararlanır. Gradyan tabanlı yöntemler beyaz kutu arama için kullanılır.
• Tek Seferlik ve Çok Denemeli Arama: Tek seferlik arama, arama uzayındaki tüm olası mimarileri kapsayan tek bir “süper ağ” eğitir. En uygun mimari daha sonra süper ağdan bir alt ağ çıkarılarak seçilir. Çok denemeli arama, her mimariyi bağımsız olarak eğitir.
• Farklılaştırılabilir ve Farklılaştırılamaz Arama: DARTS gibi farklılaştırılabilir arama yöntemleri, mimari arama problemini sürekli bir optimizasyon problemine gevşeterek gradyan inişinin kullanılmasına izin verir. Pekiştirmeli öğrenme ve evrimsel algoritmalar gibi farklılaştırılamayan arama yöntemleri, ayrık optimizasyon tekniklerine dayanır.

NAS'ın Zorlukları ve Sınırlılıkları

NAS, vaatlerine rağmen çeşitli zorluklar ve sınırlamalarla karşı karşıyadır:

• Hesaplama Maliyeti: Çok sayıda mimarinin eğitilmesi ve değerlendirilmesi, önemli kaynaklar ve zaman gerektiren, hesaplama açısından pahalı olabilir. Bu durum özellikle karmaşık arama uzayları ve yüksek sadakatli değerlendirme stratejileri için geçerlidir.
• Genelleştirme: NAS tarafından keşfedilen mimariler, diğer veri setlerine veya görevlere iyi genelleme yapmayabilir. Arama işlemi sırasında kullanılan belirli veri setine aşırı uyum yaygın bir sorundur.
• Arama Uzayı Tasarımı: Uygun bir arama uzayı tasarlamak zorlu bir iştir. Aşırı kısıtlayıcı bir arama uzayı, algoritmanın en uygun mimarileri bulma yeteneğini sınırlayabilirken, aşırı geniş bir arama uzayı arama sürecini içinden çıkılmaz hale getirebilir.
• Kararlılık: NAS algoritmaları, hiperparametre ayarlarına ve rastgele başlatmaya karşı hassas olabilir. Bu, tutarsız sonuçlara yol açabilir ve bulguların yeniden üretilmesini zorlaştırabilir.
• Yorumlanabilirlik: NAS tarafından keşfedilen mimariler genellikle karmaşıktır ve yorumlanması zordur. Bu, belirli bir mimarinin neden iyi performans gösterdiğini ve daha da nasıl geliştirilebileceğini anlamayı zorlaştırabilir.

NAS Uygulamaları

NAS, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli görevlere ve alanlara başarıyla uygulanmıştır:

• Görüntü Sınıflandırma: NAS, ImageNet ve CIFAR-10 gibi görüntü sınıflandırma görevleri için en son teknoloji mimarileri keşfetmek için kullanılmıştır. Örnekler arasında NASNet, AmoebaNet ve EfficientNet bulunur.
• Nesne Tespiti: NAS, daha verimli ve doğru nesne dedektörleri tasarlamak için kullanıldığı nesne tespiti görevlerine uygulanmıştır.
• Anlamsal Bölütleme: NAS, bir görüntüdeki her piksele bir etiket atamayı içeren anlamsal bölütleme için mimariler keşfetmek üzere kullanılmıştır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): NAS, makine çevirisi, metin sınıflandırma ve dil modelleme gibi çeşitli NLP görevleri için mimariler tasarlamak üzere kullanılmıştır. Örneğin, tekrarlayan sinir ağlarının ve transformer'ların mimarisini optimize etmek için kullanılmıştır.
• Konuşma Tanıma: NAS, daha doğru ve verimli akustik modeller tasarlamak için kullanıldığı konuşma tanıma görevlerine uygulanmıştır.
• Robotik: NAS, robotların kontrol politikalarını optimize etmek için kullanılabilir ve robotların karmaşık görevleri daha verimli bir şekilde öğrenmelerini sağlar.
• İlaç Keşfi: NAS, istenen özelliklere sahip moleküller tasarlamak için ilaç keşfinde kullanılma potansiyeline sahiptir. Örneğin, bir hedef proteine bağlanma afinitelerini artırmak için moleküllerin yapısını optimize etmek için kullanılabilir.

NAS'ın Gelecek Yönelimleri

NAS alanı, birçok umut verici araştırma yönüyle hızla gelişmektedir:

• Verimli NAS: Daha az hesaplama kaynağı ve zaman gerektiren daha verimli NAS algoritmaları geliştirmek. Bu, ağırlık paylaşımı, düşük sadakatli değerlendirme ve performans tahmini gibi teknikleri içerir.
• Aktarılabilir NAS: Diğer veri setlerine ve görevlere iyi genelleme yapabilen mimarileri keşfedebilen NAS algoritmaları tasarlamak. Bu, meta-öğrenme ve alan uyarlaması gibi teknikleri içerir.
• Yorumlanabilir NAS: Yorumlanması ve anlaşılması daha kolay mimariler üreten NAS algoritmaları geliştirmek. Bu, görselleştirme ve açıklanabilir YZ gibi teknikleri içerir.
• Kaynak Kısıtlı Cihazlar için NAS: Mobil telefonlar ve gömülü sistemler gibi kaynak kısıtlı cihazlarda dağıtıma uygun mimariler tasarlayabilen NAS algoritmaları geliştirmek. Bu, ağ nicemleme ve budama gibi teknikleri içerir.
• Belirli Donanımlar için NAS: GPU'lar, TPU'lar ve FPGA'lar gibi belirli donanım mimarilerinden yararlanmak için sinir ağı mimarilerini optimize etmek.
• NAS'ı Diğer AutoML Teknikleriyle Birleştirmek: Daha kapsamlı otomatikleştirilmiş makine öğrenmesi boru hatları oluşturmak için NAS'ı hiperparametre optimizasyonu ve özellik mühendisliği gibi diğer AutoML teknikleriyle entegre etmek.
• Otomatikleştirilmiş Arama Uzayı Tasarımı: Arama uzayının kendisini otomatik olarak tasarlamak için teknikler geliştirmek. Bu, arama uzayına dahil edilecek en uygun katman türlerini, bağlantı desenlerini ve hiperparametreleri öğrenmeyi içerebilir.
• Denetimli Öğrenmenin Ötesinde NAS: NAS'ı denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve kendi kendine denetimli öğrenme gibi diğer öğrenme paradigmalarına genişletmek.

Küresel Etki ve Etik Hususlar

NAS'taki ilerlemeler, derin öğrenmeyi demokratikleştirme ve daha geniş bir kitleye erişilebilir kılma potansiyeli sunarak önemli bir küresel etkiye sahiptir. Ancak, otomatik model tasarımının etik sonuçlarını dikkate almak çok önemlidir:

• Önyargı Güçlendirmesi: NAS algoritmaları, eğitim verilerinde bulunan önyargıları istemeden güçlendirerek ayrımcı sonuçlara yol açabilir. Eğitim verilerinin temsili ve önyargısız olmasını sağlamak çok önemlidir.
• Şeffaflık Eksikliği: NAS tarafından keşfedilen karmaşık mimarileri yorumlamak zor olabilir, bu da kararları nasıl verdiklerini anlamayı zorlaştırır. Bu şeffaflık eksikliği, hesap verebilirlik ve adalet konusunda endişelere yol açabilir.
• İş Kaybı: Model tasarımının otomasyonu, veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendisleri için potansiyel olarak iş kaybına yol açabilir. Otomasyonun sosyal ve ekonomik sonuçlarını dikkate almak ve yeniden eğitim ve beceri geliştirme programlarına yatırım yapmak önemlidir.
• Çevresel Etki: NAS'ın hesaplama maliyeti karbon emisyonlarına katkıda bulunabilir. Daha enerji verimli NAS algoritmaları geliştirmek ve eğitim sürecini güçlendirmek için yenilenebilir enerji kaynakları kullanmak önemlidir.

Bu etik hususları ele almak, NAS'ın sorumlu bir şekilde ve herkesin yararına kullanılmasını sağlamak için esastır.

Pratik Örnek: NAS Tarafından Oluşturulan Bir Model ile Görüntü Sınıflandırma

Gelişmekte olan bir ülkede küçük bir STK'nın uydu görüntülerini kullanarak ürün verimi tahminini iyileştirmek istediği bir senaryo düşünelim. Deneyimli derin öğrenme mühendislerini işe alacak kaynakları yok. NAS'ı içeren bulut tabanlı bir AutoML platformu kullanarak şunları yapabilirler:

1. Etiketli veri setlerini yüklerler: Veri seti, ilgili ürün verimi ile etiketlenmiş tarım arazisi uydu görüntülerinden oluşur.
2. Problemi tanımlarlar: Verimi tahmin etmek için görüntü sınıflandırması yapmak istediklerini belirtirler (örneğin, "yüksek verim", "orta verim", "düşük verim").
3. İşi NAS'a bırakırlar: AutoML platformu, kendi özel veri setleri ve problemleri için optimize edilmiş farklı sinir ağı mimarilerini otomatik olarak keşfetmek için NAS'tan yararlanır.
4. En iyi modeli dağıtırlar: Arama sürecinden sonra platform, dağıtıma hazır, en iyi performansı gösteren NAS tarafından oluşturulmuş modeli sağlar. STK daha sonra bu modeli yeni alanlarda ürün verimlerini tahmin etmek için kullanabilir, bu da çiftçilerin uygulamalarını optimize etmelerine ve gıda güvenliğini artırmalarına yardımcı olur.

Bu örnek, NAS'ın sınırlı kaynaklara sahip kuruluşları derin öğrenmenin gücünden yararlanmaları için nasıl güçlendirebileceğini vurgulamaktadır.

Sonuç

Sinirsel Mimari Arama (NAS), derin öğrenme modellerinin tasarımını otomatikleştiren güçlü bir AutoML tekniğidir. Olası mimarilerin tasarım uzayını sistematik olarak keşfederek, NAS algoritmaları manuel olarak tasarlanmış olanlardan daha iyi performans gösteren yüksek performanslı modeller keşfedebilir. NAS, hesaplama maliyeti, genelleme ve yorumlanabilirlik ile ilgili zorluklarla karşı karşıya olsa da, devam eden araştırmalar bu sınırlamaları ele almakta ve daha verimli, aktarılabilir ve yorumlanabilir NAS algoritmalarının yolunu açmaktadır. Alan gelişmeye devam ettikçe, NAS'ın derin öğrenmeyi demokratikleştirmede ve dünya genelindeki bireylere ve kuruluşlara fayda sağlayarak çok çeşitli görevlere ve alanlara uygulanmasını sağlamada giderek daha önemli bir rol oynaması beklenmektedir. Bu güçlü araçların sorumlu bir şekilde yenilik ve dağıtımını sağlamak için teknolojik gelişmelerin yanı sıra etik sonuçları da dikkate almak kritik öneme sahiptir.