Recherche d'Architecture Neurale
Méthodes automatisées pour concevoir et optimiser les structures de réseaux neuronaux afin d'améliorer la performance des modèles tout en équilibrant la complexité et les contraintes de ressources.
Utilise des algorithmes de recherche (apprentissage par renforcement, stratégies évolutionnaires, optimisation bayésienne) pour explorer des millions de types, tailles et connexions de couches possibles, et découvrir des architectures qui surpassent les modèles conçus manuellement. La gouvernance doit contrôler les budgets de calcul, assurer la traçabilité et la reproductibilité des architectures découvertes, appliquer des contraintes d’équité et d’efficacité, et valider que les modèles générés par la NAS satisfont aux exigences d’interprétabilité et de déploiement.
Une équipe d’IA de vision utilise le NAS pour identifier un CNN optimisé pour la détection de défauts sur la chaîne d’assemblage. Après une recherche de 1u00000 essais, contrainte par un budget de FLOP, le NAS produit une architecture allégée atteignant une précision supérieure de 1 % et 30 % de paramètres en moins par rapport au modèle de référence. L’équipe consigne la configuration du NAS et le modèle final dans son registre afin de garantir la reproductibilité.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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