Neuronale Architektur-Suche
Automatisierte Methoden zur Gestaltung und Optimierung von neuronalen Netzwerkstrukturen, um die Modellleistung zu verbessern, während die Komplexität und Ressourcenbeschränkungen ausgewogen werden.
Verwendet Suchalgorithmen (Verstärkungslernen, evolutionäre Strategien, Bayessche Optimierung), um Millionen möglicher Schichttypen, Größen und Verbindungen zu erkunden und Architekturen zu entdecken, die manuell entworfene Modelle übertreffen. Die Governance muss die Rechenbudgets kontrollieren, die Reproduzierbarkeit der entdeckten Architekturen überwachen, Fairness- und Effizienzvorgaben durchsetzen und validieren, dass die von NAS generierten Modelle die Interpretierbarkeits- und Bereitstellungsanforderungen erfüllen.
Ein Vision-AI-Team verwendet NAS, um eine optimierte CNN zur Fehlererkennung am Fließband zu finden. Nach einer auf einem FLOP-Budget beschränkten Suche mit 1.000 Versuchen liefert NAS eine schlanke Architektur, die 1 % höhere Genauigkeit und 30 % weniger Parameter als die Basislinie erreicht. Das Team protokolliert die NAS-Konfiguration und das endgültige Modell zur Reproduzierbarkeit in ihrem Registry.
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