Khám phá cách Neural Architecture Search (NAS) tự động hóa thiết kế mạng nơ-ron để tối ưu hóa hiệu suất trong phát hiện đối tượng, AI, v.v.
Tìm kiếm kiến trúc nơ-ron (NAS) là một phương pháp tự động được sử dụng trong học máy để thiết kế cấu trúc của mạng nơ-ron. Thay vì dựa vào thiết kế thủ công, có thể tốn thời gian và đòi hỏi kiến thức chuyên môn, NAS sử dụng các thuật toán để khám phá và xác định kiến trúc mạng nơ-ron tốt nhất cho một tác vụ cụ thể. Phương pháp tự động này giúp tối ưu hóa hiệu suất, tốc độ và hiệu quả, đặc biệt là trong các lĩnh vực như phát hiện đối tượng và nhận dạng hình ảnh.
Ý tưởng cốt lõi đằng sau NAS là tự động hóa quy trình thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron. Thông thường, quy trình này bao gồm việc xác định không gian tìm kiếm các kiến trúc mạng khả thi, thiết lập chiến lược để khám phá không gian này và đánh giá hiệu suất của từng kiến trúc. Quy trình lặp đi lặp lại này cho phép NAS khám phá các kiến trúc có hiệu quả cao đối với các tác vụ cụ thể, thường vượt trội hơn các mạng được thiết kế thủ công. Ví dụ, YOLO -NAS , được tích hợp trong Ultralytics YOLO , minh họa cách NAS có thể dẫn đến các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến với tốc độ và độ chính xác được cải thiện.
NAS cung cấp một số lợi thế trong việc phát triển các mô hình AI. Đầu tiên, nó làm giảm đáng kể nỗ lực thủ công và chuyên môn cần thiết để thiết kế các mạng nơ-ron hiệu quả. Bằng cách tự động hóa tìm kiếm kiến trúc, NAS có thể đẩy nhanh quá trình phát triển và cho phép các nhà nghiên cứu và học viên tập trung vào các khía cạnh quan trọng khác của các dự án học máy, chẳng hạn như thu thập dữ liệu và xử lý trước. Thứ hai, NAS có thể khám phá các kiến trúc mới và hiệu quả mà con người có thể không thiết kế trực quan, dẫn đến cải thiện hiệu suất. Các kiến trúc được tối ưu hóa này đặc biệt có lợi cho các tác vụ yêu cầu xử lý hoặc triển khai theo thời gian thực trên các thiết bị hạn chế về tài nguyên, chẳng hạn như trong các ứng dụng điện toán biên .
NAS đã đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến như YOLO -NAS Deci AI . YOLO -NAS sử dụng Tìm kiếm kiến trúc thần kinh để khắc phục những hạn chế được tìm thấy trong các phiên bản trước YOLO mô hình. Bằng cách kết hợp các khối thân thiện với lượng tử hóa và các kỹ thuật đào tạo tinh chỉnh, nó đạt được độ chính xác cao trong khi đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn. Điều này làm cho nó rất phù hợp để phát hiện đối tượng theo thời gian thực trong các ứng dụng như công nghệ tự lái và AI trong các giải pháp Nông nghiệp .
Trong phân tích hình ảnh y tế , NAS giúp thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron chuyên biệt cho các nhiệm vụ như phát hiện khối u và phân đoạn cơ quan. Việc tự động hóa thiết kế mạng thông qua NAS có thể dẫn đến các công cụ chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn, hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Trong khi NAS tập trung cụ thể vào việc tự động hóa thiết kế mạng nơ-ron, nó có liên quan chặt chẽ đến Automated Machine Learning (AutoML) , một lĩnh vực rộng hơn nhằm mục đích tự động hóa các giai đoạn khác nhau của quy trình học máy. AutoML bao gồm NAS nhưng cũng bao gồm các kỹ thuật khác như kỹ thuật tính năng tự động và điều chỉnh siêu tham số . Không giống như điều chỉnh siêu tham số, tối ưu hóa các tham số của kiến trúc được xác định trước, NAS tối ưu hóa chính kiến trúc đó.
Mặc dù có nhiều lợi ích, NAS cũng phải đối mặt với những thách thức. Quá trình tìm kiếm có thể tốn nhiều tài nguyên và thời gian tính toán, đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian. Ngoài ra, các kiến trúc mà NAS tìm thấy đôi khi có thể khó hiểu hơn so với các mạng được thiết kế thủ công, khiến việc hiểu lý do đằng sau hiệu suất của chúng trở nên khó khăn hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu đang diễn ra và những tiến bộ trong thuật toán và sức mạnh tính toán liên tục giải quyết những thách thức này, khiến NAS trở thành một công cụ ngày càng có giá trị trong lĩnh vực AI.
