Tổng quan
Tìm kiếm Kiến trúc Thần kinh (NAS) tự động hóa việc thiết kế các cấu trúc mạng thần kinh - cho phép các thuật toán, chứ không phải con người, quyết định số lượng lớp, hoạt động nào và cách chúng kết nối. Nó biến thiết kế mô hình thành một vấn đề tìm kiếm, khám phá những kiến trúc có thể cạnh tranh hoặc đánh bại những kiến trúc được làm thủ công.
Tìm kiếm kiến trúc thần kinh nằm trong bộ công cụ AI cốt lõi. Khi bạn hiểu nó, các chủ đề AI khác sẽ trở nên dễ dàng hơn để đánh giá và so sánh.
Lặn sâu
Việc thiết kế mạng lưới thần kinh bằng tay rất chậm và phụ thuộc vào trực giác của chuyên gia. NAS thay thế điều đó bằng việc tìm kiếm trên một không gian xác định các kiến trúc có thể có, được hướng dẫn bởi một chiến lược đề xuất các ứng cử viên và cách ước tính mức độ tốt của từng kiến trúc. NAS ban đầu sử dụng thuật toán tiến hóa hoặc học tăng cường, đào tạo hàng nghìn mạng ứng viên — tiêu tốn hàng nghìn ngày GPU. Bước đột phá này làm cho hoạt động tìm kiếm trở nên rẻ hơn: chia sẻ trọng lượng (một 'siêu mạng' chứa tất cả các ứng cử viên) và các phương pháp khác biệt như DARTS, giúp chuyển các lựa chọn riêng biệt thành các lựa chọn liên tục để giảm độ dốc có thể tối ưu hóa kiến trúc và trọng số cùng nhau. NAS đã tạo ra các mô hình hiệu quả như EffientNet và một số mạng được tối ưu hóa cho thiết bị di động hiện được sử dụng trong sản xuất.
Hiểu biết kỹ thuật
NAS có ba thành phần: không gian tìm kiếm (các khối xây dựng và cách chúng có thể kết nối), chiến lược tìm kiếm (học tăng cường, tiến hóa, tìm kiếm ngẫu nhiên hoặc dựa trên độ dốc) và phương pháp ước tính hiệu suất. Việc đào tạo từng ứng viên một cách ngây thơ để hội tụ là cực kỳ tốn kém, vì vậy NAS sử dụng các phím tắt: chia sẻ trọng lượng trên một siêu mạng, proxy có độ chính xác thấp (ít kỷ nguyên hơn, dữ liệu nhỏ hơn) và các dự đoán đã học. DARTS đưa ra lựa chọn riêng biệt về 'thao tác nào diễn ra ở đây' liên tục thông qua các hỗn hợp có trọng số softmax, tối ưu hóa với độ dốc, sau đó phân tách kết quả thành kiến trúc cuối cùng.
Nắm vững kiến trúc thần kinh tìm kiếm
Tìm kiếm Kiến trúc Thần kinh (NAS) tự động hóa việc thiết kế các cấu trúc mạng thần kinh - cho phép các thuật toán, chứ không phải con người, quyết định số lượng lớp, hoạt động nào và cách chúng kết nối. Nó biến thiết kế mô hình thành một vấn đề tìm kiếm, khám phá những kiến trúc có thể cạnh tranh hoặc đánh bại những kiến trúc được làm thủ công. Tìm kiếm kiến trúc thần kinh nằm trong bộ công cụ AI cốt lõi. Khi bạn hiểu nó, các chủ đề AI khác sẽ trở nên dễ dàng hơn để đánh giá và so sánh. Để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc, hãy coi Tìm kiếm Kiến trúc Thần kinh như một mô hình vận hành chứ không phải một tính năng duy nhất: xác định kết quả mong muốn, làm rõ các giả định và tách biệt những gì hệ thống có thể thực hiện một cách đáng tin cậy với những gì vẫn cần đến sự đánh giá của chuyên gia.
Trong thực tế, các nhóm mạnh sử dụng Tìm kiếm Kiến trúc Thần kinh trước tiên sẽ xây dựng các mô hình khái niệm mạnh mẽ, sau đó ánh xạ các mô hình đó tới các giới hạn sản xuất thực tế. Họ ghi lại các tiêu chí thành công rõ ràng, kiểm tra dựa trên dữ liệu và quy trình làm việc thực tế, đồng thời lặp lại dựa trên các kiểu thất bại được quan sát thay vì chiến thắng điểm chuẩn một lần. Đây là nơi sự hiểu biết về mặt lý thuyết biến thành khả năng bền vững trên toàn bộ sản phẩm, chính sách và hoạt động.
Nó giúp bạn tách biệt các tuyên bố kỹ thuật rõ ràng khỏi ngôn ngữ tiếp thị. Đồng thời, các nhóm khác nhau có thể sử dụng cùng một thuật ngữ một cách khác nhau, vì vậy hãy sớm xác định phạm vi. Cách tiếp cận linh hoạt nhất là kết hợp tốc độ thử nghiệm với kỷ luật quản trị: chạy thử nghiệm, thu thập bằng chứng, xuất bản nhật ký quyết định và liên tục cập nhật các biện pháp bảo vệ khi hành vi của mô hình, kỳ vọng của người dùng và các yêu cầu pháp lý phát triển.
Tác động chiến lược
Nó giúp bạn tách biệt các tuyên bố kỹ thuật rõ ràng khỏi ngôn ngữ tiếp thị.
Nó giúp bạn tách biệt các tuyên bố kỹ thuật rõ ràng khỏi ngôn ngữ tiếp thị. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Bạn có thể đặt các câu hỏi triển khai tốt hơn trước khi chi tiền hoặc thời gian.
Bạn có thể đặt các câu hỏi triển khai tốt hơn trước khi chi tiền hoặc thời gian. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Các nhóm có sự hiểu biết chung sẽ đưa ra các quyết định về sản phẩm, chính sách và học tập tốt hơn.
Các nhóm có sự hiểu biết chung sẽ đưa ra các quyết định về sản phẩm, chính sách và học tập tốt hơn. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Triển khai trong thế giới thực
Dòng sản phẩm EfficiencyNet của Google có kiến trúc quy mô phức hợp được hướng dẫn bằng tính năng tìm kiếm tự động để có độ chính xác cao trên mỗi FLOP.
Các mô hình thị giác di động (chẳng hạn như MnasNet) đã tìm kiếm với độ trễ trên điện thoại thực trong vòng lặp để biết tốc độ trên thiết bị.
NAS nhận biết phần cứng điều chỉnh mạng theo giới hạn tính toán và bộ nhớ của bộ tăng tốc cụ thể.
Nền tảng AutoML cho phép những người không phải là chuyên gia có được mô hình tùy chỉnh cạnh tranh bằng cách tự động tìm kiếm kiến trúc.
Các mẫu triển khai
Tìm kiếm kiến trúc thần kinh trong thực tế
Dòng sản phẩm EfficiencyNet của Google có kiến trúc quy mô phức hợp được hướng dẫn bằng tính năng tìm kiếm tự động để có độ chính xác cao trên mỗi FLOP.
Dòng Hiệu quả của Google, có kiến trúc quy mô phức hợp được hướng dẫn bằng tìm kiếm tự động để có độ chính xác cao trên mỗi FLOP. Các nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Tìm kiếm kiến trúc thần kinh trong thực tế
Các mô hình thị giác di động (chẳng hạn như MnasNet) đã tìm kiếm với độ trễ trên điện thoại thực trong vòng lặp để biết tốc độ trên thiết bị.
Các mô hình thị giác di động (chẳng hạn như MnasNet) đã tìm kiếm với độ trễ trên điện thoại thực trong vòng lặp để biết tốc độ trên thiết bị. Các nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước ngưỡng chất lượng, theo dõi lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Tìm kiếm kiến trúc thần kinh trong thực tế
NAS nhận biết phần cứng điều chỉnh mạng theo giới hạn tính toán và bộ nhớ của bộ tăng tốc cụ thể.
NAS nhận biết phần cứng giúp điều chỉnh mạng theo giới hạn tính toán và bộ nhớ của bộ tăng tốc cụ thể. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Tìm kiếm kiến trúc thần kinh trong thực tế
Nền tảng AutoML cho phép những người không phải là chuyên gia có được mô hình tùy chỉnh cạnh tranh bằng cách tự động tìm kiếm kiến trúc.
Nền tảng AutoML cho phép những người không phải là chuyên gia có được mô hình tùy chỉnh cạnh tranh bằng cách tự động tìm kiếm kiến trúc. Các nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Rủi ro & lan can
Các nhóm khác nhau có thể sử dụng cùng một thuật ngữ một cách khác nhau, vì vậy hãy sớm xác định phạm vi.
Điểm chuẩn có thể trông mạnh mẽ trong khi hiệu suất trong thế giới thực không đồng đều.
Việc bỏ qua các kế hoạch đánh giá và chất lượng dữ liệu thường tạo ra những kết quả mong manh.
Lộ trình thực hiện
Bắt đầu với một định nghĩa đơn giản về kết quả bạn cần.
Bắt đầu với một định nghĩa đơn giản về kết quả bạn cần. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Chọn một số liệu thành công và một điều kiện thất bại trước khi thử nghiệm.
Chọn một số liệu thành công và một điều kiện thất bại trước khi thử nghiệm. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Chạy một thử nghiệm nhỏ với dữ liệu đại diện chứ không phải một bản demo bóng bẩy.
Chạy một thử nghiệm nhỏ với dữ liệu đại diện chứ không phải một bản demo bóng bẩy. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Tài liệu nơi Tìm kiếm kiến trúc thần kinh hữu ích và nơi các phương pháp đơn giản hơn sẽ tốt hơn.
Tài liệu nơi Tìm kiếm kiến trúc thần kinh hữu ích và nơi các phương pháp đơn giản hơn sẽ tốt hơn. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.