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 (Reinforcement Learning, evolutionäre Strategien, Bayes’sche Optimierung), um Millionen möglicher Schichttypen, -größen und -verbindungen zu erkunden, und entdeckt dabei Architekturen, die manuell entworfene Modelle übertreffen. Die Governance muss Rechenbudgets steuern, die Reproduzierbarkeit entdeckter Architekturen nachverfolgen, Fairness- und Effizienzvorgaben durchsetzen und validieren, dass durch NAS erzeugte Modelle die Anforderungen an Interpretierbarkeit und Bereitstellung erfüllen.
Ein Vision-AI-Team setzt NAS ein, um ein optimiertes CNN für die Defekterkennung in der Fertigungslinie zu finden. Nach einer auf ein FLOP-Budget begrenzten Suche mit 1.000 Versuchen liefert NAS eine schlanke Architektur, die eine um 1 % höhere Genauigkeit und 30 % weniger Parameter als die Baseline erreicht. Das Team protokolliert die NAS-Konfiguration und das finale Modell in seinem Registry-System, um die Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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