AutoML新进展：用进化算法发现神经网络架构

　　【编译】大脑的进化历程一连已久，从5亿年前的蠕虫大脑到现现在各类当代布局。譬喻，人类的大脑可以完成各类百般的勾当，个中很多勾当都是绝不艰辛的。譬喻，判别一个视觉场景中是否包括动物或构筑物对我们来说是微不敷道的。为了执行这些勾当，人工神经收集必要专家颠末多年的艰巨研究细心计划，而且凡是必要处理赏罚一项特定使命，譬喻查找照片中的内容，称为遗传变异，或辅佐诊断疾病。抱负环境下，人们会但愿有一个自动化的要领来为任何给定的使命天生正确的架构。

　　假如神经网要完成这项使命，则必要专家颠末多年研究往后举办全心的计划，才气办理一项专门的使命，好比发明照片中存在的物体，发明基因变异，可能辅佐诊断疾病。抱负环境下，人们但愿有一个自动化的要领可觉得任何给定的使命天生正确的收集布局。

　　天生这些收集布局的要领之一是通过行使演化算法。传统的拓扑学研究已经为这个使命奠基了基本，使我们现现在可以或许大局限应用这些算法，很多科研团队正在研究这个课题，包罗OpenAI、Uber尝试室、Sentient验室和DeepMind。虽然，谷歌大脑也一向在思索自动进修(AutoML)的事变。

　　除了基于进修的要领(譬喻强化进修)之外，我们想知道是否可以行使我们的计较资源以亘古未有的局限举办图像分类器的编程演化。我们可否以起码的专家参加告竣办理方案，本日的人工进化神经收集能有多好的示意呢?我们通过两篇论文来办理这些题目。

　　在ICML 2017上颁发的“图像分类器的大局限演化”中，我们用简朴的构建模块和初始前提成立了一个演化进程。这个设法简朴的说就是“从新开始”，让局限的演化做构建事变。从很是简朴的收集开始，该进程发明分类器与其时手动计划的模子相等。这是令人激昂的，由于很多应用措施也许必要很罕用户参加。

　　譬喻，一些用户也许必要更好的模子，但也许没偶然刻成为呆板进修专家。接下来要思量的一个天然题目是手工计划和进化的组合是否可以比单独的任何一种要领做得更好。因此，在我们最近的论文“图像分类器系统布局搜刮的正则化演化”(2018年)中，我们通过提供伟大的构建模块和精采的初始前提(下面接头)参加了该进程。并且，我们行使Google的新TPUv2芯片扩大了计较范畴。对当代硬件、专家常识和进化的团结配合发生了CIFAR-10和ImageNet两种风行的图像分类基准的最新模子。

　　一个简朴的要领

　　以下是我们第一篇论文的一个尝试例子。

　　在下图中，每个点都是在CIFAR-10数据集上实习的神经收集，凡是用于实习图像分类器。每个点都是一个神经收集，这个收集在一个常用的图像分类数据集(CIRAR-10)长举办了实习。最初，生齿由1000个沟通的简朴种子模子构成(没有潜匿层)。从简朴的种子模子开始很是重要，假如我们从初始前提包括专家常识的高质量模子开始，那么最终得到高质量模子会更轻易。一旦用简朴的模子开始，该进程就会慢慢推进。在每一步中，随机选择一对神经收集。选择更高精度的收集作为父类，并通过复制和变异天生子节点，然后将其添加到群体中，而另一个神经收集会消散。全部其他收集在此步调中保持稳固。跟着很多这样的步调延续获得应用，整个收集就会像人类的进化一样。

　　进化尝试历程。每个点代表 population 中的一个元素。这四个列表是发明架构的示例，这些布局对应最好的个别(最右边，按照验证精确性筛选)和其三个 ancestor

　　综上所述，尽量我们通过简朴的初始架构和直观的突变来最小化处理赏罚研究职员的参加，但大量专家常识进入了构建这些架构的构建块之中。个中一些包罗重要的发现，如卷积、ReLUs和批处理赏罚的归一化层。我们正在成长一个由这些组件组成的系统布局。 “系统布局”这个术语并不是偶尔的：这与构建高质量的砖房相似。

　　团结进化和手工计划

　　在我们的第一篇论文后，我们但愿通过给算法提供更少的选择来镌汰搜刮空间，使其更易于打点。行使我们的架构推导，我们从搜刮空间去掉了建造大局限错误的全部也许的要领，譬喻盖屋子，我们把墙放在屋顶上的也许性去除了。与神经收集布局搜刮相同，通过修复收集的大局限布局，我们可以辅佐算法办理题目。那么怎样做到这一点? Zoph等人引入了用于架构搜刮的初始模块。已经证明很是强盛。他们的设法是有一堆称为细胞的一再单位。仓库是牢靠的，但各个模块的系统架构是可以改变的。

　　Zophet al. 中引入的构建模块。图左暗示整个神经收集对外部布局，其通过一再的单位从下到上理会输入数据。右图单位格的内部布局。该尝试的目标是发明能批天生高精度收集的单位

　　在我们的第二篇论文“图像分类器系统布局搜刮的正则化演化”(2018)中，我们先容了将演化算法应用于上述搜刮空间的功效。突变通过随机从头毗连输入(图中右侧箭头)或随机替代操纵来修改单位格(譬喻，它们可以替代图中的“最大3x3”像素块)。这些突变相对简朴，但最初的前提并不沟通：此刻的整体已经可以用模子举办初始化，这些模子必需切合由专家计划的细胞布局。

　　尽量这些种子模子中的单位是随机的，但我们不再从简朴模子开始，这使得最终得到高质量模子变得更轻易。假如演化算法的孝顺故意义，那么，最终的收集应该比我们已经知道可以在这个搜刮空间内构建的收集好得多。我们的论文表白，演化确实可以找到与手工计划相匹配或逾越技术计划的最先辈模子。

　　节制变量较量法

　　纵然突变/选择进化进程并不伟大，大概更直接的要领(如随机搜刮)也可以做到这一点。其他选择固然不简朴，但也存在于文献中(如强化进修)。正由于云云，我们的第二篇论文的首要目标是提供技能之间的节制变量较量。

　　行使演化法、强化进修和随机搜刮法举办架构搜刮功效比拟。这些尝试在 CIFAR-10 数据集上完成，前提与 Zophet al. 沟通，他们行使强化进修举办空间搜刮。

（编辑：湖南网）

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