La ricerca di architetture neurali (NAS) è una tecnica automatizzata nel campo dell'apprendimento automatico (ML) che si concentra sulla progettazione della struttura ottimale, o architettura, delle reti neurali (NN). Invece di affidarsi a esperti umani per progettare manualmente i layout di rete attraverso tentativi ed errori, la NAS impiega algoritmi per esplorare un vasto spazio di architetture possibili e identificare quelle più efficaci per un determinato compito e set di dati. Questa automazione accelera il processo di sviluppo e può scoprire architetture nuove e performanti che potrebbero non essere intuitivamente ovvie per i progettisti umani, ottimizzando metriche come l'accuratezza, la velocità(latenza di inferenza) o l'efficienza computazionale.
Come funziona la ricerca con l'architettura neurale
Il processo fondamentale di NAS prevede tre componenti principali: uno spazio di ricerca, una strategia di ricerca e una strategia di stima delle prestazioni. Lo spazio di ricerca definisce l'insieme delle possibili architetture di rete che possono essere progettate, delineando essenzialmente gli elementi costitutivi (come i diversi tipi di funzioni di convoluzione o di attivazione) e il modo in cui possono essere collegati. La strategia di ricerca guida l'esplorazione di questo spazio, utilizzando metodi che vanno dalla ricerca casuale all'apprendimento per rinforzo fino agli algoritmi evolutivi. Infine, la strategia di stima delle prestazioni valuta il rendimento di un'architettura candidata, spesso addestrando la rete parzialmente o completamente su un set di dati e misurandone le prestazioni, anche se per accelerare questo processo si utilizzano tecniche come la condivisione dei pesi o i predittori di prestazioni, come illustrato nella ricerca di Google AI.
I vantaggi principali dei NAS
Automatizzare la progettazione dell'architettura con i NAS offre vantaggi significativi:
- Riduzione dello sforzo manuale: Riduce la dipendenza dagli esperti di deep learning e dalla sperimentazione per la progettazione dell'architettura.
- Prestazioni ottimizzate: NAS può scoprire architetture personalizzate per compiti specifici (ad esempio, rilevamento di oggetti, classificazione di immagini) o per vincoli hardware (come dispositivi mobili o piattaforme AI edge ), spesso superando le controparti progettate dall'uomo. Puoi esplorare vari modelliUltralytics ottimizzati per diversi compiti.
- Sviluppo accelerato: Automatizzando una fase critica e dispendiosa in termini di tempo, NAS può accelerare il ciclo di vita complessivo dello sviluppo del modello ML.
- Architetture inedite: Può scoprire strutture di rete non convenzionali ma altamente efficaci, spingendo i confini della ricerca sull 'apprendimento profondo.
Applicazioni nell'IA e nell'apprendimento automatico
1. Modelli ottimizzati di rilevamento degli oggetti
Un esempio importante è YOLO, sviluppato da Deci AI utilizzando la tecnologia NAS. Questo modello ha affrontato in modo specifico le limitazioni delle precedenti versioni di Ultralytics YOLO , incorporando blocchi che favoriscono la quantizzazione grazie a NAS. Il risultato è che i modelli offrono un equilibrio superiore tra precisione e latenza, rendendoli molto efficaci per le applicazioni in tempo reale come l'intelligenza artificiale nelle soluzioni automobilistiche e la gestione intelligente del traffico, anche dopo la quantizzazione del modello in formati come l'INT8 per una distribuzione efficiente. Ulteriori informazioni sulle tecniche di quantizzazione sono disponibili in risorse come la documentazione di NVIDIA TensorRT .
2. Analisi delle immagini mediche
Nel settore sanitario, NAS viene utilizzato per progettare reti neurali convoluzionali (CNN) personalizzate per l'analisi delle immagini mediche. Ad esempio, il NAS può ottimizzare le architetture per compiti come l'individuazione di tumori nelle scansioni MRI o la segmentazione di organi nelle immagini CT, portando potenzialmente a strumenti diagnostici più veloci e accurati per aiutare i medici. L'applicazione dell'IA nell'analisi delle immagini mediche è un campo in rapida crescita, come evidenziato da istituzioni come il National Institutes of Health (NIH). La gestione di questi modelli e set di dati specializzati può essere semplificata grazie a piattaforme come Ultralytics HUB.
NAS e concetti correlati
Il NAS è un componente specifico all'interno del più ampio campo dell'Automated Machine Learning (AutoML). Mentre il NAS si concentra esclusivamente sulla ricerca della migliore architettura di rete neurale, l'AutoML mira ad automatizzare l'intera pipeline di ML, includendo fasi come la preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, la selezione del modello e la regolazione degli iperparametri. È fondamentale distinguere la NAS dalla messa a punto degli iperparametri: la messa a punto degli iperparametri ottimizza le impostazioni di configurazione (come il tasso di apprendimento o la dimensione del batch) per una determinata architettura del modello, mentre la NAS cerca l'architettura stessa. Entrambe le tecniche vengono spesso utilizzate insieme per ottenere prestazioni ottimali del modello. Strumenti come Optuna o Ray Tune sono popolari per l'ottimizzazione degli iperparametri.
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