Neural Architecture Search (NAS) та пошук архітектур

🎓 Компоненти NAS

Search Space

Cell-based: Повторювані клітинки (cells). Знаходить оптимальну клітинку, повторює.

Macro: Повна архітектура. Більший простір, складніший пошук.

Micro: Операції всередині layers. Детальний контроль.

Search Strategy

RL: Reinforcement Learning агент вибирає архітектури. Нагорода = accuracy.

Evolution: Еволюційні алгоритми. Мутації, crossover.

Gradient-based: DARTS. Диференційований пошук.

Random: Випадковий пошук. Baseline.

Performance Estimation

Full Training: Повне навчання. Точний, але повільний.

Early Stopping: Раннє зупинення. Швидший, приблизний.

Weight Sharing: Спільні ваги для архітектур. Ефективніший.

🔧 Методи NAS

DARTS

Концепція: Differentiable Architecture Search. Continuous relaxation архітектур.

Переваги: Швидший за RL, диференційований.

Недоліки: Може бути менш точним, потребує багато пам'яті.

ENAS

Концепція: Efficient NAS. Weight sharing для ефективності.

Переваги: Ефективніший за повний NAS.

Evolution-based

Концепція: Еволюційні алгоритми. Мутації, crossover, selection.

Переваги: Гнучкий, може знаходити неочевидні архітектури.

Недоліки: Повільний, потребує багато обчислень.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: DARTS для пошуку CNN

Search Space: Визначити cell-based search space.

DARTS: Запустити DARTS для пошуку оптимальної клітинки.

Re-training: Повторно навчити знайдену архітектуру.

Оцінка: Порівняти з hand-designed архітектурами.

Приклад 2: NAS для mobile

Constraints: Додати constraints (latency, memory).

Search: Запустити NAS з multi-objective optimization.

Оцінка: Перевірити latency, memory, accuracy.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

NAS: автоматичний пошук архітектур

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.