让神经架构搜索告别昂贵 GPU 算力：CMU 提出基于梯度下降的可微架构搜索

人工智能

2023-12-30 03:08:35

各位读者，准备好迎接人工智能领域的一场革命吧！卡耐基梅隆大学（CMU）的研究人员最近提出了一种全新的神经架构搜索（NAS）方法，它能以惊人的低成本为您找到最优神经网络架构。

超越传统 NAS 的局限

传统的 NAS 方法通常需要庞大的 GPU 算力才能搜索出最佳架构。这不仅耗时费力，而且成本高昂，让许多研究人员望而却步。

基于梯度下降的可微架构搜索

CMU 的研究人员突破了这一瓶颈，提出了基于梯度下降的可微架构搜索方法。该方法的精妙之处在于将架构搜索过程转化为一个可微分优化问题。

显著的性能提升

研究者称，该方法已被证明在卷积神经网络和循环神经网络上都可以获得业内最优的效果，而所用 GPU 算力有时甚至仅为此前搜索方法的 700 分之 1。这意味着，使用该方法，您可以在单块 GPU 上轻松完成曾经需要庞大集群才能完成的任务。

技术指南

步骤：

定义目标任务和评估指标。
构建可微分搜索空间，代表所有可能的架构。
使用梯度下降优化搜索空间中的架构参数。
根据评估指标评估架构的性能。
迭代优化，直到找到最优架构。

示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义搜索空间
architecture = tf.keras.models.Sequential()
for i in range(10):
    architecture.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
    architecture.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 定义目标任务和评估指标
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
accuracy_metric = tf.keras.metrics.Accuracy()

# 优化搜索空间
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
for epoch in range(100):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss_value = loss_fn(architecture(input_data))
        grads = tape.gradient(loss_value, architecture.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, architecture.trainable_weights))

# 评估最优架构
accuracy = accuracy_metric(architecture(input_data))
print('最优架构的准确率：', accuracy)