Пошук архітектури нейронних мереж: Автоматизація розробки моделей глибокого навчання

Глибоке навчання здійснило революцію в різних галузях, від комп'ютерного зору та обробки природної мови до робототехніки та розробки ліків. Однак розробка ефективних архітектур глибокого навчання вимагає значного досвіду, часу та обчислювальних ресурсів. Пошук архітектури нейронних мереж (NAS) стає перспективним рішенням, що автоматизує процес пошуку оптимальних архітектур нейронних мереж. Ця стаття надає комплексний огляд NAS, досліджуючи його принципи, алгоритми, виклики та майбутні напрямки для глобальної аудиторії.

Що таке пошук архітектури нейронних мереж (NAS)?

Пошук архітектури нейронних мереж (NAS) — це підгалузь AutoML (автоматизованого машинного навчання), яка зосереджена на автоматичному проєктуванні та оптимізації архітектур нейронних мереж. Замість того, щоб покладатися на людську інтуїцію чи метод спроб і помилок, алгоритми NAS систематично досліджують простір можливих архітектур, оцінюють їхню продуктивність та визначають найбільш перспективних кандидатів. Цей процес спрямований на пошук архітектур, які досягають найсучаснішої продуктивності для конкретних завдань і наборів даних, водночас зменшуючи навантаження на експертів-людей.

Традиційно розробка нейронної мережі була ручним процесом, що вимагав значного досвіду. Фахівці з даних та інженери з машинного навчання експериментували з різними типами шарів (згорткові шари, рекурентні шари тощо), патернами з'єднань та гіперпараметрами, щоб знайти найкращу архітектуру для конкретної проблеми. NAS автоматизує цей процес, дозволяючи навіть нефахівцям створювати високопродуктивні моделі глибокого навчання.

Чому NAS є важливим?

NAS пропонує кілька значних переваг:

• Автоматизація: Зменшує залежність від людського досвіду в розробці архітектур нейронних мереж.
• Продуктивність: Може знаходити архітектури, які перевершують розроблені вручну, що призводить до підвищення точності та ефективності.
• Кастомізація: Дозволяє створювати спеціалізовані архітектури, адаптовані до конкретних завдань і наборів даних.
• Ефективність: Оптимізує використання ресурсів, знаходячи архітектури, які досягають бажаної продуктивності з меншою кількістю параметрів та обчислювальних ресурсів.
• Доступність: Демократизує глибоке навчання, полегшуючи розробку та впровадження високопродуктивних моделей для людей та організацій з обмеженим досвідом.

Ключові компоненти NAS

A typical NAS algorithm comprises three essential components:

1. Простір пошуку: Визначає набір можливих архітектур нейронних мереж, які алгоритм може досліджувати. Це включає визначення типів шарів, їхніх з'єднань та гіперпараметрів.
2. Стратегія пошуку: Визначає, як алгоритм досліджує простір пошуку. Це включає такі методи, як випадковий пошук, навчання з підкріпленням, еволюційні алгоритми та градієнтні методи.
3. Стратегія оцінки: Визначає, як оцінюється продуктивність кожної архітектури. Зазвичай це включає навчання архітектури на підмножині даних та вимірювання її продуктивності на валідаційному наборі.

1. Простір пошуку

Простір пошуку є критичним компонентом NAS, оскільки він визначає обсяг архітектур, які може досліджувати алгоритм. Добре розроблений простір пошуку повинен бути достатньо виразним, щоб охопити широкий спектр потенційно високопродуктивних архітектур, і водночас достатньо обмеженим, щоб забезпечити ефективне дослідження. Поширені елементи в просторах пошуку включають:

• Типи шарів: Визначає типи шарів, які можна використовувати в архітектурі, такі як згорткові шари, рекурентні шари, повнозв'язні шари та шари пулінгу. Вибір типів шарів часто залежить від конкретного завдання. Для розпізнавання зображень зазвичай використовуються згорткові шари. Для даних часових рядів перевага надається рекурентним шарам.
• Патерни з'єднань: Визначає, як шари з'єднані один з одним. Це може включати послідовні з'єднання, пропускні з'єднання (що дозволяють шарам обходити один або кілька проміжних шарів) та складніші з'єднання на основі графів. Наприклад, ResNets широко використовують пропускні з'єднання.
• Гіперпараметри: Визначає гіперпараметри, пов'язані з кожним шаром, такі як кількість фільтрів у згортковому шарі, розмір ядра, швидкість навчання та функція активації. Оптимізація гіперпараметрів часто інтегрується в процес NAS.
• Клітинні простори пошуку: Вони будують складні мережі шляхом нашарування повторюваних "клітинок". Клітинка може складатися з невеликого графу операцій, таких як згортка, пулінг та нелінійні активації. Потім NAS зосереджується на пошуку оптимальної структури *всередині* клітинки, яка потім повторюється. Цей підхід різко зменшує простір пошуку порівняно з пошуком цілих архітектур мереж.

Проєктування простору пошуку є вирішальним вибором. Ширший простір пошуку потенційно дозволяє знаходити більш нові та ефективні архітектури, але також збільшує обчислювальні витрати на процес пошуку. Вужчий простір пошуку можна дослідити ефективніше, але це може обмежити здатність алгоритму знаходити справді інноваційні архітектури.

2. Стратегія пошуку

Стратегія пошуку визначає, як алгоритм NAS досліджує визначений простір пошуку. Різні стратегії пошуку мають різні сильні та слабкі сторони, що впливає на ефективність та результативність процесу пошуку. Деякі поширені стратегії пошуку включають:

• Випадковий пошук: Найпростіший підхід, що випадково вибирає архітектури з простору пошуку та оцінює їхню продуктивність. Хоча його легко реалізувати, він може бути неефективним для великих просторів пошуку.
• Навчання з підкріпленням (RL): Використовує агента навчання з підкріпленням для вивчення політики генерації архітектур. Агент отримує винагороди на основі продуктивності згенерованих архітектур. Контролер, часто RNN, видає дії, що визначають архітектуру. Потім архітектура навчається, і її продуктивність використовується як винагорода для оновлення контролера. Один з піонерських підходів NAS, але обчислювально дорогий.
• Еволюційні алгоритми (EA): Натхненні біологічною еволюцією, ці алгоритми підтримують популяцію архітектур та ітеративно покращують їх за допомогою таких процесів, як мутація та кросовер. Архітектури обираються на основі їхньої пристосованості (продуктивності). Популяція нейронних мереж еволюціонує з часом, при цьому найкращі архітектури виживають і розмножуються, а слабші відкидаються.
• Градієнтні методи: Переформулюють задачу пошуку архітектури як задачу неперервної оптимізації, що дозволяє використовувати методи оптимізації на основі градієнта. Цей підхід зазвичай включає вивчення набору архітектурних параметрів, які визначають зв'язність та типи шарів у мережі. DARTS (Differentiable Architecture Search) є яскравим прикладом, що представляє архітектуру як орієнтований ациклічний граф і релаксує дискретні вибори (наприклад, яку операцію застосувати) до неперервних.
• Баєсівська оптимізація: Використовує ймовірнісну модель для прогнозування продуктивності небачених архітектур на основі продуктивності раніше оцінених архітектур. Це дозволяє алгоритму ефективно досліджувати простір пошуку, зосереджуючись на перспективних регіонах.

Вибір стратегії пошуку залежить від таких факторів, як розмір та складність простору пошуку, наявні обчислювальні ресурси та бажаний компроміс між розвідкою та експлуатацією. Градієнтні методи набули популярності завдяки своїй ефективності, але RL та EA можуть бути більш ефективними для дослідження складніших просторів пошуку.

3. Стратегія оцінки

Стратегія оцінки визначає, як оцінюється продуктивність кожної архітектури. Зазвичай це включає навчання архітектури на підмножині даних (навчальний набір) та вимірювання її продуктивності на окремому валідаційному наборі. Процес оцінки може бути обчислювально дорогим, оскільки вимагає навчання кожної архітектури з нуля. Для зменшення обчислювальних витрат на оцінку можна використовувати кілька технік:

• Оцінка з низькою точністю: Навчання архітектур протягом коротшого періоду або на меншій підмножині даних для отримання приблизної оцінки їхньої продуктивності. Це дозволяє швидко відкидати архітектури з низькою продуктивністю.
• Спільне використання ваг: Спільне використання ваг між різними архітектурами в просторі пошуку. Це зменшує кількість параметрів, які потрібно навчати для кожної архітектури, значно прискорюючи процес оцінки. Методи One-Shot NAS, такі як ENAS (Efficient Neural Architecture Search), використовують спільне використання ваг.
• Проксі-завдання: Оцінка архітектур на спрощеному або пов'язаному завданні, яке є менш обчислювально дорогим, ніж вихідне завдання. Наприклад, оцінка архітектур на меншому наборі даних або з нижчою роздільною здатністю.
• Прогнозування продуктивності: Навчання сурогатної моделі для прогнозування продуктивності архітектур на основі їхньої структури. Це дозволяє оцінювати архітектури, фактично не навчаючи їх.

Вибір стратегії оцінки передбачає компроміс між точністю та обчислювальними витратами. Техніки оцінки з низькою точністю можуть прискорити процес пошуку, але можуть призвести до неточних оцінок продуктивності. Спільне використання ваг та прогнозування продуктивності можуть бути більш точними, але вимагають додаткових витрат на навчання спільних ваг або сурогатної моделі.

Типи підходів NAS

Алгоритми NAS можна класифікувати за кількома факторами, включаючи простір пошуку, стратегію пошуку та стратегію оцінки. Ось деякі поширені категорії:

• Клітинний пошук проти пошуку макроархітектури: Клітинний пошук зосереджений на розробці оптимальної структури повторюваної клітинки, яка потім нашаровується для створення всієї мережі. Пошук макроархітектури досліджує загальну структуру мережі, включаючи кількість шарів та їхні з'єднання.
• Пошук «чорної скриньки» проти «білої скриньки»: Пошук «чорної скриньки» розглядає оцінку архітектури як чорну скриньку, спостерігаючи лише вхід та вихід без доступу до внутрішньої роботи архітектури. Для пошуку «чорної скриньки» зазвичай використовуються навчання з підкріпленням та еволюційні алгоритми. Пошук «білої скриньки» використовує внутрішню роботу архітектури, таку як градієнти, для направлення процесу пошуку. Для пошуку «білої скриньки» використовуються градієнтні методи.
• One-Shot пошук проти Multi-Trial пошуку: One-shot пошук навчає одну “супермережу”, яка охоплює всі можливі архітектури в просторі пошуку. Оптимальна архітектура потім вибирається шляхом вилучення підмережі з супермережі. Multi-trial пошук навчає кожну архітектуру незалежно.
• Диференційований проти недиференційованого пошуку: Диференційовані методи пошуку, такі як DARTS, релаксують задачу пошуку архітектури до неперервної задачі оптимізації, дозволяючи використовувати градієнтний спуск. Недиференційовані методи пошуку, такі як навчання з підкріпленням та еволюційні алгоритми, покладаються на методи дискретної оптимізації.

Виклики та обмеження NAS

Незважаючи на свою перспективність, NAS стикається з кількома викликами та обмеженнями:

• Обчислювальні витрати: Навчання та оцінка численних архітектур можуть бути обчислювально дорогими, вимагаючи значних ресурсів та часу. Це особливо актуально для складних просторів пошуку та стратегій оцінки з високою точністю.
• Узагальнення: Архітектури, знайдені за допомогою NAS, можуть погано узагальнюватися на інші набори даних або завдання. Перенавчання на конкретному наборі даних, що використовувався під час пошуку, є поширеною проблемою.
• Проєктування простору пошуку: Проєктування відповідного простору пошуку є складним завданням. Надто обмежувальний простір пошуку може обмежити здатність алгоритму знаходити оптимальні архітектури, тоді як надто широкий простір пошуку може зробити процес пошуку нездійсненним.
• Стабільність: Алгоритми NAS можуть бути чутливими до налаштувань гіперпараметрів та випадкової ініціалізації. Це може призвести до непослідовних результатів і ускладнити відтворення знахідок.
• Інтерпретованість: Архітектури, знайдені за допомогою NAS, часто є складними та важкими для інтерпретації. Це може ускладнити розуміння того, чому певна архітектура працює добре і як її можна покращити.

Застосування NAS

NAS успішно застосовується до широкого спектра завдань та доменів, включаючи:

• Класифікація зображень: NAS використовувався для пошуку найсучасніших архітектур для завдань класифікації зображень, таких як ImageNet та CIFAR-10. Приклади включають NASNet, AmoebaNet та EfficientNet.
• Виявлення об'єктів: NAS застосовувався до завдань виявлення об'єктів, де він використовувався для розробки більш ефективних та точних детекторів об'єктів.
• Семантична сегментація: NAS використовувався для пошуку архітектур для семантичної сегментації, що передбачає присвоєння мітки кожному пікселю на зображенні.
• Обробка природної мови (NLP): NAS використовувався для розробки архітектур для різних завдань NLP, таких як машинний переклад, класифікація текстів та мовне моделювання. Наприклад, він використовувався для оптимізації архітектури рекурентних нейронних мереж та трансформерів.
• Розпізнавання мовлення: NAS застосовувався до завдань розпізнавання мовлення, де він використовувався для розробки більш точних та ефективних акустичних моделей.
• Робототехніка: NAS можна використовувати для оптимізації політик управління роботами, дозволяючи роботам ефективніше вивчати складні завдання.
• Розробка ліків: NAS має потенціал для використання в розробці ліків для проєктування молекул з бажаними властивостями. Наприклад, його можна було б використовувати для оптимізації структури молекул для покращення їхньої спорідненості до цільового білка.

Майбутні напрямки NAS

Сфера NAS швидко розвивається, з кількома перспективними напрямками досліджень:

• Ефективний NAS: Розробка більш ефективних алгоритмів NAS, які вимагають менше обчислювальних ресурсів та часу. Це включає такі методи, як спільне використання ваг, оцінка з низькою точністю та прогнозування продуктивності.
• Переносний NAS: Проєктування алгоритмів NAS, які можуть знаходити архітектури, що добре узагальнюються на інші набори даних та завдання. Це включає такі методи, як мета-навчання та адаптація домену.
• Інтерпретований NAS: Розробка алгоритмів NAS, які створюють архітектури, що легше інтерпретувати та розуміти. Це включає такі методи, як візуалізація та пояснюваний ШІ.
• NAS для пристроїв з обмеженими ресурсами: Розробка алгоритмів NAS, які можуть проєктувати архітектури, придатні для розгортання на пристроях з обмеженими ресурсами, таких як мобільні телефони та вбудовані системи. Це включає такі методи, як квантування та скорочення мережі.
• NAS для конкретного обладнання: Оптимізація архітектур нейронних мереж для використання переваг конкретних архітектур обладнання, таких як GPU, TPU та FPGA.
• Поєднання NAS з іншими техніками AutoML: Інтеграція NAS з іншими техніками AutoML, такими як оптимізація гіперпараметрів та інжиніринг ознак, для створення більш комплексних автоматизованих конвеєрів машинного навчання.
• Автоматизоване проєктування простору пошуку: Розробка методів для автоматичного проєктування самого простору пошуку. Це може включати вивчення оптимальних типів шарів, патернів з'єднань та гіперпараметрів для включення в простір пошуку.
• NAS за межами керованого навчання: Розширення NAS на інші парадигми навчання, такі як некероване навчання, навчання з підкріпленням та самокероване навчання.

Глобальний вплив та етичні міркування

Досягнення в NAS мають значний глобальний вплив, пропонуючи потенціал для демократизації глибокого навчання та роблячи його доступним для ширшої аудиторії. Однак вкрай важливо враховувати етичні наслідки автоматизованого проєктування моделей:

• Посилення упереджень: Алгоритми NAS можуть ненавмисно посилювати упередження, наявні в навчальних даних, що призводить до дискримінаційних результатів. Вкрай важливо забезпечити, щоб навчальні дані були репрезентативними та неупередженими.
• Брак прозорості: Складні архітектури, знайдені за допомогою NAS, можуть бути важкими для інтерпретації, що ускладнює розуміння того, як вони приймають рішення. Цей брак прозорості може викликати занепокоєння щодо підзвітності та справедливості.
• Втрата робочих місць: Автоматизація проєктування моделей потенційно може призвести до втрати робочих місць для фахівців з даних та інженерів з машинного навчання. Важливо враховувати соціальні та економічні наслідки автоматизації та інвестувати в програми перекваліфікації та підвищення кваліфікації.
• Вплив на довкілля: Обчислювальні витрати NAS можуть сприяти викидам вуглецю. Важливо розробляти більш енергоефективні алгоритми NAS та використовувати відновлювані джерела енергії для живлення процесу навчання.

Вирішення цих етичних міркувань є важливим для забезпечення відповідального використання NAS на благо всіх.

Практичний приклад: Класифікація зображень за допомогою моделі, згенерованої NAS

Розглянемо сценарій, коли невелика НУО в країні, що розвивається, хоче покращити прогнозування врожайності за допомогою супутникових знімків. У них немає ресурсів для найму досвідчених інженерів з глибокого навчання. Використовуючи хмарну платформу AutoML, яка включає NAS, вони можуть:

1. Завантажити свій розмічений набір даних: Набір даних складається з супутникових знімків сільськогосподарських угідь, розмічених відповідною врожайністю.
2. Визначити проблему: Вказати, що вони хочуть виконати класифікацію зображень для прогнозування врожайності (наприклад, "висока врожайність", "середня врожайність", "низька врожайність").
3. Дозволити NAS виконати роботу: Платформа AutoML використовує NAS для автоматичного дослідження різних архітектур нейронних мереж, оптимізованих для їхнього конкретного набору даних та проблеми.
4. Розгорнути найкращу модель: Після процесу пошуку платформа надає найкращу модель, згенеровану NAS, готову до розгортання. Потім НУО може використовувати цю модель для прогнозування врожайності на нових територіях, допомагаючи фермерам оптимізувати свої практики та покращувати продовольчу безпеку.

Цей приклад показує, як NAS може надати організаціям з обмеженими ресурсами можливість використовувати потужність глибокого навчання.

Висновок

Пошук архітектури нейронних мереж (NAS) — це потужна техніка AutoML, яка автоматизує розробку моделей глибокого навчання. Систематично досліджуючи простір можливих архітектур, алгоритми NAS можуть знаходити високопродуктивні моделі, які перевершують розроблені вручну. Хоча NAS стикається з проблемами, пов'язаними з обчислювальними витратами, узагальненням та інтерпретованістю, поточні дослідження вирішують ці обмеження та прокладають шлях до більш ефективних, переносних та інтерпретованих алгоритмів NAS. Оскільки ця сфера продовжує розвиватися, NAS готовий відігравати все більш важливу роль у демократизації глибокого навчання та уможливленні його застосування в широкому спектрі завдань та доменів, приносячи користь людям та організаціям по всьому світу. Вкрай важливо враховувати етичні наслідки поряд з технологічними досягненнями для забезпечення відповідальних інновацій та розгортання цих потужних інструментів.