신경망 아키텍처 검색(NARS)이란 무엇인가요?

신경망 아키텍처 검색의 정의

신경망 아키텍처 검색(NAS)은 신경망의 자동화된 설계에 초점을 맞춘 최첨단 인공 지능 분야입니다. 기존의 신경망 설계는 전문가의 경험에 의존하고 연구자들은 레이어 수, 노드 연결 및 기타 매개변수를 수동으로 조정하는데, 이는 시간이 많이 소요되고 주관적인 과정이며, NAS는 아키텍처 설계를 검색 가능한 최적화 문제로 변환하는 자동화된 메커니즘을 도입합니다. 핵심 아이디어는 가능한 모든 네트워크 아키텍처 집합을 포함하는 검색 공간을 구성한 다음 특정 알고리즘을 통해 이 공간을 탐색하여 주어진 작업에서 최고의 성능을 발휘하는 구조를 찾는 것입니다. 검색 프로세스에는 검색 공간 정의, 검색 전략 선택, 성능 평가 방법의 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다. 검색 공간은 컨볼루션 레이어 유형, 순환 셀 변형 등과 같은 아키텍처 후보의 범위를 정의하고, 검색 전략은 강화 학습, 진화 알고리즘 또는 기울기 최적화를 비롯한 일반적인 접근 방식을 사용하여 공간을 효율적으로 탐색하는 방법을 결정하며, 성능 평가는 각 후보 아키텍처의 실제 효과를 측정하며 종종 훈련 검증 정확도 또는 계산 리소스 소비로 점수를 매깁니다. NAS를 이해하면 자동화된 머신러닝(AutoML)의 진화 추세를 파악하고 수작업 제작에서 지능형 설계로 전환하는 AI의 일반적인 방향을 파악하는 데 도움이 됩니다.

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search）是什么，一文看懂

검색을 위한 신경망 아키텍처의 역사적 계보

그 기원은 1990년대로 거슬러 올라갈 수 있으며, 초기 연구는 네트워크 구조를 최적화하기 위한 유전 알고리즘에 초점을 맞추었지만 컴퓨팅 리소스의 한계로 인해 주류가 아니었습니다.
2016년경 강화 학습 방법이 도입되면서 현대 NAS의 탄생을 알렸고, Zoph 등은 RNN 컨트롤러를 사용해 이미지 인식 작업에서 잠재력을 보이는 아키텍처를 생성했습니다.
2018년 차별화된 NAS(예: DARTS)의 등장으로 검색 프로세스는 지속적인 최적화로 전환되어 컴퓨팅 비용을 절감하고 커뮤니티 보급을 촉진합니다.
최근에는 모바일 장치에서 실시간 애플리케이션을 사용할 수 있도록 무게 공유 및 단일 교육과 같은 기술을 연구하면서 효율적인 NAS에 초점을 맞추고 있습니다.
Google의 AutoML과 Facebook의 Ax 플랫폼과 같은 오픈 소스 프레임워크는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 표준 구성 요소로서 NAS의 산업화를 주도하고 있습니다.

신경망 아키텍처 검색의 핵심 원리

검색 공간 설계는 글로벌 매크로 공간(예: 체인 구조)과 로컬 마이크로 공간(예: 셀 구조)으로 나누어 아키텍처의 다양성을 정의하고 유연성과 검색성 간의 균형을 맞춥니다.
검색 전략은 탐색 효율성을 높이고, 강화 학습은 보상 메커니즘을 기반으로 반복적으로 최적화하며, 진화 알고리즘은 자연 선택 변이를 시뮬레이션하고, 그라데이션 방법은 수학적 파생물을 사용하여 수렴을 가속화합니다.
성능 평가 세션에서는 정확도 메트릭과 조기 중지 방법, 에이전트 모델 예측, 전체 훈련 오버헤드 감소 등 일반적인 가속 기술을 강조합니다.
가중치 공유 메커니즘을 통해 여러 아키텍처에서 매개변수를 재사용할 수 있어 계산 시간을 획기적으로 단축하고 최신 NAS의 초석이 될 수 있습니다.
차별적 검색은 개별적인 선택을 연속화하고 대략적인 아키텍처 가중치를 부드럽게 할당하여 엔드투엔드 최적화를 가능하게 합니다.

신경망 아키텍처 검색을 위한 검색 전략

강화 학습 전략은 컨트롤러-평가자 프레임워크를 사용하는데, 컨트롤러는 아키텍처를 생성하고 평가자는 보상을 피드백하여 폐쇄 루프 학습을 형성합니다.
진화 알고리즘 전략은 초기 집단이 무작위로 생성되고 선택, 교차, 돌연변이 작업을 통해 아키텍처가 반복적으로 개선되는 생물학적 진화를 모방한 것입니다.
그라데이션 기반 전략은 연속 완화 기법을 도입하여 아키텍처 선택 사항을 신뢰 가능한 변수로 매개변수화하며, 이 변수는 역전파를 사용하여 효율적으로 검색됩니다.
검색 공간의 단순 무작위 샘플링을 기본으로 하는 무작위 검색 전략은 비효율적이지만 구현하기 쉽고 복잡성을 검증하는 데 적합합니다.
베이지안 최적화 전략은 확률적 모델을 구축하여 아키텍처 성능을 예측하고 잠재력이 높은 영역을 선제적으로 선택하여 맹목적인 평가를 줄입니다.

신경망 아키텍처 검색을 위한 성능 평가 방법

정확도 메트릭은 작업 적합성을 반영하여 유효성 검사 세트에 대한 아키텍처 효과, 테스트 분류 또는 회귀 정확도를 직접 측정합니다.
계산 비용 평가는 부동 소수점 연산 횟수, 메모리 사용량, 엣지 디바이스 배포에 적합한 경량 아키텍처에 중점을 둡니다.
교육 시간 메트릭 검색 유틸리티, 짧은 시간 내에 고성능을 달성하는 것은 알고리즘의 효율성을 반영하여 산업 애플리케이션을 촉진합니다.
견고성 테스트는 노이즈, 공격에 대한 아키텍처의 저항성을 확인하고 실제 환경에서 모델이 안정적인지 확인합니다.
재현성 기준은 실험 설정의 일관성을 강조하며, 오픈 소스 코드와 벤치마크 데이터 세트는 공정한 비교를 촉진합니다.

신경망 아키텍처 검색의 적용 분야

NAS는 컴퓨터 비전 작업에서 컨볼루션 네트워크를 자동으로 생성하여 이미지 인식 및 대상 감지 분야에서 수동 설계 이상의 정확도를 달성하는 데 널리 사용됩니다.
자연어 처리 분야에서는 반복 네트워크를 최적화하기 위해 NAS를 적용하거나 기계 번역 및 텍스트 생성 품질을 개선하기 위해 Transformer를 사용합니다.
의료 이미지 분석은 NAS의 맞춤형 진단 모델을 통해 전문가의 의존도를 낮추고 질병 탐지 프로세스를 가속화합니다.
자율 주행 시스템은 NAS를 통합하여 실시간과 정확성의 균형을 이루는 감각 네트워크를 설계하여 주행 안전성을 향상시킵니다.
권장 시스템은 NAS 맞춤형 사용자 모델을 사용하여 데이터 배포의 변화에 따라 아키텍처를 동적으로 조정합니다.

신경망 아키텍처 검색의 장점

NASNet, EfficientNet 등 여러 벤치마크 기록을 경신한 혁신적인 아키텍처를 통해 인위적인 상상력의 한계를 뛰어넘는 결과를 확인하세요.
다양한 시나리오의 요구 사항을 충족하기 위해 정확도, 속도, 에너지 소비를 고려하면서 다목적 최적화에 적응할 수 있습니다.
R&D 주기를 가속화하여 기존의 수개월 걸리던 설계를 며칠로 단축하고 AI 제품의 빠른 반복을 촉진합니다.
모델 일반화 개선, 자동화된 검색으로 과적합 위험 감소, 보이지 않는 데이터에 대한 성능 향상.

신경망 아키텍처 검색의 과제

컴퓨팅 리소스에 대한 수요가 많고 초기 방식은 엄청난 양의 에너지를 소비하므로 그린 컴퓨팅의 개념과 상충됩니다.
검색 공간 설계는 선험적 지식에 의존하며, 과도한 제한은 로컬 최적이 아닌 차선의 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
평가 노이즈는 안정성에 영향을 미치고, 훈련 무작위성으로 인해 아키텍처 순위가 변동되어 선택이 더 어려워집니다.
해석 가능성이 낮고 블랙박스 검색 프로세스는 아키텍처 성공의 이유를 이해하기 어렵고 이론적 발전을 저해합니다.
윤리적 문제가 강조되고, 자동화된 설계가 데이터 편향을 복제할 수 있으며, 공정성 제약 조건을 도입해야 합니다.

신경망 아키텍처 검색 대 수동 설계

효율성 비교에 따르면 많은 실험에서 NAS가 우세하지만, 소규모 데이터 세트나 특정 도메인에서는 수동 설계가 직관적인 이점을 유지합니다.
창의성 수준에서 인간 전문가는 도메인 인사이트를 불어넣고 NAS는 데이터 기반에 의존하며, 이 둘은 서로를 대체하는 것이 아니라 보완하는 관계입니다.
비용 측면에서 NAS는 초기 투자 비용이 높지만 장기적으로 확장 시 상당한 균등화 이점이 있으며, 프로젝트에 따라 수동 설계 변경 비용이 증가합니다.
새로운 수요에 실시간으로 대응하기 위해 수동으로 조정해야 하는 유연성 측면에서 NAS는 시차를 두고 다시 검색해야 합니다.
수동 설계는 시간이 지남에 따라 안정성이 입증되고 새로운 NAS 아키텍처는 배포 전에 엄격한 테스트가 필요하다는 점에서 신뢰성의 차이가 있습니다.