Résumé
Seetug Architecture Neural (NAS) dafay otomatise jëmmal reso neuronal yi — bàyyi algorithm yi, du nit ñi, ñu tànn ñaata layer, ban liggéey, ak ni ñuy boolee. Dafay soppi jëmmal model ci jafe-jafe seetlu, gis architecture yu mëna xëcc wala raw yi ñu defaree loxo.
Seetug Architecture Neural mingi nekk ci biir jumtukaayi IA. Soo ko xamee, yeneen mbir ci IA dañuy gëna yomba jàngat ak méngale.
Plongeur bu xóot
Nafar reso neuronal ak loxo lu yeex la te dafay aju ci yëg-yëgu kàngam. NAS dafa wecci loolu ak seetlu ci barab buñ joxe ci architecture yi mëna am, ñu teg ko ci pexe buy tànn kàndidaa yi ak anam wu ñuy xaymaa ni bu nekk ci ñoom baaxee. NAS yu njëkk ya dañu daan jëfandikoo njàng mu am doole wala algorithm yu jëm kanam, di tàggat ay junni reso kandidaa - lu siiw lool mooy njëg ay junni fan GPU. Jaar-jaar bi mooy gëna yombal seetlu bi: séddoo diisaay ('supernet' bu am kàndidaa yépp) ak pexe yu wuute yu melni DARTS, yuy féexal tànneef yu wuute ci yu wéy suko defee wàcci gradient mën gëna baaxal architecture ak diisaay ñoom ñaar. NAS defar na ay model yu am njariñ lu ci melni EfficientNet ak yeneen reso yuñ defaree mobile yu ñuy jëfandikoo leegi ci liggéey bi.
Gis-gis xarala
NAS amna ñatti mbir: barabu seetlu (blok yiñ tabax ak ni ñu mëna lëkkaloo), pexem seetlu (jàngat buy dooleel, jëm kanam, seetlu bu bari, wala bu sukkandiko ci gradient), ak njuréefi xayma liggéey. Taggat bépp kàndidaa ci convergence lu seer la, moo tax NAS dafay jëfandikoo gaawaay yu gàtt: séddoo diisaay ci supernet, proxy yu fidélité yu néew (jamono yu néew, done yu gëna ndaw), ak predictors yu jàng. DARTS dafay def tànneef bu wuute ci 'ban liggéey mooy dem fii' di wéy jaaraleko ci njaxas yu softmax-pondéré, gëna xéewale ak degrade yi, ba noppi tànnal njariñ li ci architecture bu mujj.
Seetug architecture neuronal
Seetug Architecture Neural (NAS) dafay otomatise jëmmal reso neuronal yi — bàyyi algorithm yi, du nit ñi, ñu tànn ñaata layer, ban liggéey, ak ni ñuy boolee. Dafay soppi jëmmal model ci jafe-jafe seetlu, gis architecture yu mëna xëcc wala raw yi ñu defaree loxo. Seetug Architecture Neural mingi nekk ci biir jumtukaayi IA. Soo ko xamee, yeneen mbir ci IA dañuy gëna yomba jàngat ak méngale. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Neural Architecture Search ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ba noppi tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Neural Architecture Search dañuy njëkka tabax ay model konseptuwaal yu dëgër, ba noppi ñu méngale model yooyu ak ay jafe-jafe liggéey dëgg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Daf lay jàppale nga tàqale kàddu yu leer ci wàllu xarala ak làkku fësal njaay. Ci jamano jooju, ekip yu wuute mën nañu jëfandikoo benn baat ci anam wu wuute, kon teela leeral yaatuwaayam. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Daf lay jàppale nga tàqale kàddu yu leer ci wàllu xarala ak làkku fësal njaay.
Daf lay jàppale nga tàqale kàddu yu leer ci wàllu xarala ak làkku fësal njaay. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Mën nga laaj laaj yu gëna baax ci samp gi balaa ngay dugal xaalis wala sa jotu liggéey.
Mën nga laaj laaj yu gëna baax ci samp gi balaa ngay dugal xaalis wala sa jotu liggéey. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Ekip yi bokk xam-xam ñoo gëna mëna jël yenn dogal ci wàllu produit, politik ak jàng.
Ekip yi bokk xam-xam ñoo gëna mëna jël yenn dogal ci wàllu produit, politik ak jàng. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Google's famiy EfficientNet, moom mi nga xamni architecture bi dafa am eskaal buñ boole muy seetlu otomatik ngir am njubte bu dëgër ci FLOP bu nekk.
Modèlu vision mobile (lu melni MnasNet) seetee ak latency ci telefon dëgg ci loop ngir gaawaay ci aparey bi.
NAS bi xam hardware bi mooy méngale reso bi ak memory ak àppu ordinatër bu benn accelerator.
Platform AutoML yiy may ñi nekkul ay kàngam ñu am model buñ personaalise buy seetee ci saasi architecture yi.
Modèlu jëfandikoo
Seetug architecture neuronal ci jëf
Google's famiy EfficientNet, moom mi nga xamni architecture bi dafa am eskaal buñ boole muy seetlu otomatik ngir am njubte bu dëgër ci FLOP bu nekk.
Google's EfficientNet famiy, architecture bi ñu defaree scale composé dafa jiite seetlu otomatik ngir am njubte bu dëgër ci FLOP Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee pursàntaasu kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ci wàllu njëg ngir track ñaari mbir yi, ak track time.
Seetug architecture neuronal ci jëf
Modèlu vision mobile (lu melni MnasNet) seetee ak latency ci telefon dëgg ci loop ngir gaawaay ci aparey bi.
Modèlu vision mobile (lu melni MnasNet) seetlu ak latency ci telefon dëgg ci loop ngir gaawaay ci aparey Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Seetug architecture neuronal ci jëf
NAS bi xam hardware bi mooy méngale reso bi ak memory ak àppu ordinatër bu benn accelerator.
NAS bi xam-xam hardware biy méngale reso bi ak memory accelerator bi ak limite yi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxe ay thresholds yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp benefiis yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
Seetug architecture neuronal ci jëf
Platform AutoML yiy may ñi nekkul ay kàngam ñu am model buñ personaalise buy seetee ci saasi architecture yi.
Platform AutoML yiy may ñi nekkul ay kàngam ñu am model buñ mëna tànn di seetee architecture yi ci saasi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Ekip yu bari mën nañu jëfandikoo benn baat ci anam wu wuute, kon teela leeral yaatuwaayam.
Benchmark yi mën nañu nuru lu am doole waaye performance yi ci àdduna bi duñu tolloo.
Bëgg kalite done ak palaŋu jàngat dafay faral di jur njariñ yu yomba dagg.
Roadmap ngir samp gi
Tàmbaleel ci joxe leeral ci làkk wu leer ci njariñ li nga soxla.
Tàmbaleel ci joxe leeral ci làkk wu leer ci njariñ li nga soxla. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Tannal benn metric bu baax ak benn anam bu baaxul balaa ngay saytu.
Tannal benn metric bu baax ak benn anam bu baaxul balaa ngay saytu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Doxal ab pilote bu ndaw ak ay done yu representatif, du ab demo bu leer.
Doxal ab pilote bu ndaw ak ay done yu representatif, du ab demo bu leer. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Këyit fi Seetug Architecture Neural di jàppale ak fi pexe yu gëna yomba gëna baax.
Këyit fi Seetug Architecture Neural di jàppale ak fi pexe yu gëna yomba gëna baax. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.