POMONAG: Un Paso Adelante en la Búsqueda de Arquitecturas Neurales

Las redes neuronales son esenciales para muchas tareas, como la clasificación de imágenes, pero diseñarlas puede ser complicado. La Búsqueda de Arquitectura Neuronal (NAS) ayuda a automatizar este proceso, permitiendo que las computadoras encuentren las mejores estructuras para estos modelos sin requerir mucha intervención humana. Los métodos tradicionales de NAS pueden ser lentos y requieren muchos recursos, especialmente cuando se centran en un conjunto de datos específico.

Para abordar estos desafíos, ha surgido un nuevo método llamado Búsqueda de Arquitectura Neuronal Transferible (Transferable NAS). Este enfoque permite que la búsqueda de arquitecturas óptimas se aplique a través de diferentes tareas, no solo a conjuntos de datos específicos. Un método notable en este campo se llama DiffusionNAG, que utiliza una técnica llamada difusión para crear arquitecturas neuronales. Sin embargo, aunque este método funciona bien en términos de precisión, no considera otros factores importantes como el tamaño del modelo, la eficiencia y la velocidad, que son cruciales para usar modelos en aplicaciones del mundo real.

Este artículo presenta POMONAG, un nuevo marco que mejora a DiffusionNAG al considerar múltiples objetivos a la vez. POMONAG examina factores como la precisión, el número de parámetros, el número de operaciones requeridas (operaciones de multiplicar-acumular o MACs), y el tiempo tomado para la inferencia durante el proceso de generación de la arquitectura. Al expandir el conjunto de datos de entrenamiento y usar técnicas adicionales, POMONAG puede crear arquitecturas que funcionan mejor y son más eficientes.

#Antecedentes

El aprendizaje profundo ha impactado significativamente áreas como la visión, el habla y el procesamiento del lenguaje natural al permitir que los sistemas aprendan patrones de grandes conjuntos de datos. La estructura de las redes neuronales juega un papel crucial en cuán bien funcionan estos modelos. Tradicionalmente, diseñar arquitecturas de red requería mucha experiencia y prueba y error. NAS automatiza este proceso de diseño al buscar las mejores arquitecturas.

Sin embargo, los métodos convencionales de NAS pueden ser muy intensivos en recursos y generalmente se dirigen a conjuntos de datos específicos, limitando su uso más amplio. Se desarrolló Transferable NAS para resolver estos problemas al hacer que el proceso de búsqueda sea aplicable a varias tareas. DiffusionNAG es un método líder en esta área, utilizando difusión para crear arquitecturas neuronales optimizadas para conjuntos de datos no vistos. Si bien reduce la demanda computacional, lo hace a costa de descuidar otros factores importantes.

En aplicaciones prácticas, especialmente para dispositivos con recursos limitados, es esencial considerar múltiples objetivos simultáneamente. Los métodos existentes que se centran en estos múltiples objetivos a menudo luchan con la eficiencia o requieren sustanciales recursos computacionales.

#Marco de POMONAG

POMONAG se basa en DiffusionNAG al incorporar un enfoque de muchos objetivos para optimizar varias métricas al mismo tiempo. Considera aspectos clave como la precisión, el tamaño del modelo, las operaciones necesarias y la velocidad durante el proceso de generación de la arquitectura. POMONAG utiliza Predictores de rendimiento especiales entrenados para estimar estas métricas y guiar la búsqueda de arquitectura de manera más efectiva.

Para mejorar el rendimiento de POMONAG, se han realizado varias mejoras. El conjunto de datos de entrenamiento se ha ampliado significativamente para incluir una variedad más amplia de arquitecturas y tareas. Técnicas como el Filtrado de Frontera de Pareto ayudan a seleccionar solo las mejores arquitecturas, mientras que las incrustaciones para guiar la generación de arquitecturas se han refinado para una mejor precisión.

La efectividad de POMONAG se ha validado a través de pruebas extensivas en dos espacios de búsqueda principales, NASBench201 y MobileNetV3, en múltiples tareas de clasificación de imágenes. Estas evaluaciones demuestran que POMONAG puede generar arquitecturas que superan a los métodos existentes, logrando mejor precisión mientras satisface varios requisitos de recursos.

#Contribuciones Clave

Las principales contribuciones de POMONAG se pueden resumir de la siguiente manera:

1. Optimización de muchos objetivos: POMONAG introduce un proceso que optimiza múltiples objetivos simultáneamente, enfocándose en la precisión y otros factores críticos.

2. Generación de Arquitectura Óptima: Utiliza conceptos de Frontera de Pareto para encontrar los mejores compromisos entre varios objetivos, permitiendo arquitecturas que son adecuadas para diferentes escenarios de implementación.

3. Mejoramiento de Meta-Conjuntos de Datos: Se han creado nuevos conjuntos de datos, mejorando la capacidad de los Predictores de Rendimiento para estimar el desempeño de arquitecturas en varias tareas.

4. Predictores de Rendimiento Refinados: Los Predictores de Rendimiento se han optimizado para predecir mejor el rendimiento de la arquitectura, mejorando la guía durante el proceso de generación.

5. Nuevo Referente en Transferable NAS: POMONAG establece un nuevo estándar para generar arquitecturas que son tanto de alto rendimiento como adaptables a una variedad de restricciones computacionales.

#Trabajo Relacionado

#Búsqueda de Arquitectura Neuronal

La Búsqueda de Arquitectura Neuronal busca automatizar el diseño de redes neuronales, liberando a los diseñadores humanos de pruebas manuales. Las primeras técnicas de NAS incluían aprendizaje por refuerzo, algoritmos evolutivos y métodos basados en gradiente. Aun así, a menudo necesitaban una computación extensa para entrenar completamente múltiples arquitecturas.

#NAS de Un Solo Intento

Para reducir los costos computacionales, los métodos NAS de un solo intento utilizan el intercambio de pesos entre arquitecturas candidatas. Técnicas como ENAS y DARTS buscan acelerar el proceso, pero pueden sufrir problemas como el sesgo de optimización y la estabilidad durante el entrenamiento.

#NAS de Múltiples y Muchos Objetivos

A medida que las aplicaciones de NAS se vuelven más complejas, muchos métodos ahora consideran múltiples objetivos. Algunos enfoques analizan los compromisos entre precisión, velocidad y consumo de recursos, mientras que otros se centran en soluciones óptimas de Pareto.

#NAS Transferible

Los métodos NAS transferibles utilizan el conocimiento de tareas pasadas para ayudar a acelerar las búsquedas en nuevos conjuntos de datos. Aunque estos métodos muestran promesas para reducir los tiempos de búsqueda, aún pueden enfrentar desafíos en la exploración eficiente de espacios de arquitectura.

#Modelos de Difusión

Los modelos de difusión han demostrado un sólido rendimiento en varias tareas generativas. Sin embargo, su aplicación en la generación de arquitecturas neuronales, particularmente gráficos acíclicos dirigidos, no se ha explorado a fondo.

#DiffusionNAG

DiffusionNAG combina el marco de difusión con generación condicional para mejorar la eficiencia en los métodos tradicionales de NAS. Al utilizar una red de puntuación diseñada especialmente y un generador, reduce el muestreo innecesario y el entrenamiento de arquitecturas irrelevantes.

#Arquitectura de POMONAG

#Guía de Difusión Inversa de Muchos Objetivos

POMONAG utiliza un proceso de difusión inversa para generar arquitecturas. Este proceso está guiado por el objetivo de optimizar múltiples factores como precisión, tamaño del modelo y velocidad. En cada paso, el proceso de generación se ajusta en función del rendimiento predicho de las arquitecturas que se están generando.

#Predictores de Rendimiento

POMONAG utiliza múltiples Predictores de Rendimiento, cada uno entrenado para estimar diferentes métricas como precisión, número de parámetros, MACs y latencia de inferencia. Al integrar estos predictores en el proceso de difusión, el modelo puede guiar efectivamente la creación de arquitecturas que equilibren diferentes objetivos.

#Creación de Meta-Conjuntos de Datos

El entrenamiento de los Predictores de Rendimiento se basa en un conjunto de datos completo que contiene varios tipos de arquitecturas y sus métricas de rendimiento. El conjunto de datos se crea utilizando estrategias de muestreo específicas para garantizar diversidad y representar diferentes tareas.

#Codificación de Arquitectura

POMONAG emplea una estrategia de codificación sistemática para las arquitecturas, utilizando matrices para representar las operaciones y conexiones dentro de la red. Esto permite un muestreo y generación eficientes de nuevas arquitecturas basadas en información aprendida.

#Experimentos y Resultados

#Metodología de Evaluación

Se realizaron extensos experimentos para evaluar el rendimiento de POMONAG en comparación con métodos NAS existentes, especialmente DiffusionNAG. Todas las pruebas se realizaron en GPUs de alta calidad para manejar efectivamente las demandas computacionales.

#Comparación de Rendimiento

POMONAG fue evaluado en varias métricas, incluyendo precisión, tamaño del modelo, MACs y latencia de inferencia. Los resultados indican que POMONAG supera constantemente a otros métodos en la generación de arquitecturas de alta calidad, logrando una precisión superior mientras también es más eficiente.

#Calidad de Generación

El análisis también incluyó métricas como validez, unicidad y novedad de las arquitecturas generadas. POMONAG alcanzó puntajes altos en validez y unicidad, lo que indica su capacidad para generar una amplia gama de arquitecturas diversas y viables.

#Escalabilidad

POMONAG demuestra fuertes características de escalabilidad, permitiéndole adaptarse a varias tareas y mantener un alto rendimiento sin importar la complejidad de la arquitectura generada.

#Conclusión y Trabajos Futuros

POMONAG representa un avance significativo en el campo de la Búsqueda de Arquitectura Neuronal, abordando con éxito las limitaciones de los métodos existentes al incorporar técnicas de optimización de muchos objetivos. El marco encuentra efectivamente un equilibrio entre precisión y eficiencia, haciéndolo adecuado para diversas aplicaciones prácticas.

En el futuro, hay planes para extender las capacidades de POMONAG a otras tareas de visión por computadora, como la segmentación de imágenes y la detección de objetos. Esta expansión tiene como objetivo mejorar aún más la adaptabilidad de las metodologías de NAS en diferentes contextos y restricciones de recursos, consolidando el lugar de POMONAG como un modelo fundamental para futuros trabajos en la generación de arquitecturas de redes neuronales.