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雷鋒網(wǎng)本期論文：結(jié)合分層表示的高級架構(gòu)搜索

Hierarchical Representations For Efficient Architecture Search

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說到學(xué)習(xí)算法，為什么我們不讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)其自身的架構(gòu)呢？

終于有人提出了。這個新算法正是關(guān)于架構(gòu)搜索的。

到目前為止，這并不是第一個可以解決這個問題的辦法。但它無疑是藝術(shù)層面上的一個顯著的進步。它代表了作為有機體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以通過遺傳算法編程使其進化。

兩分鐘論文節(jié)目之前有提到過，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展十分迅速，在十年前就已經(jīng)解決了那些人們認(rèn)為完全不可能解決的問題。當(dāng)我們想利用它來解決一些問題的時候，我們需要選擇正確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。問題是，我們要如何去建立正確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)呢？

針對典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，我們至少要知道在這個網(wǎng)絡(luò)中層的種類和數(shù)量，和每一層中使用的神經(jīng)元的數(shù)量。更大一些的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)解決方案來處理更加復(fù)雜一些的問題。這樣一來，事情就變得很簡單，只要給出盡可能大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們就能解決問題，并且可以期望得到最好的結(jié)果。但是，如果你真的認(rèn)為答案僅是如此，那太果斷了。

建立更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是要付出代價的。它們要花更長的時間訓(xùn)練，更糟的是，如果我們有一個過于大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就會遇到過擬合的問題。過擬合現(xiàn)象是指學(xué)習(xí)算法從本質(zhì)上來說是在記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而實際上并沒有進行學(xué)習(xí)。其結(jié)果是，它的知識并不適用于它沒見到過的數(shù)據(jù)。

想象一下，一名學(xué)生有著非凡的才能。他能夠記下教科書里的所有內(nèi)容，如果考試內(nèi)容跟書本上一樣，這名學(xué)生能夠做的非常好，但是，即使考試內(nèi)容有最細微的偏差，這名學(xué)生也將會做的非常糟糕。人們喜歡稱之為死記硬背，但是這種方式跟任何一種學(xué)習(xí)方法都無法相比。一個較小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一名知識量較少的學(xué)生。他們更傾向于選擇一種方式來完成他們的家庭作業(yè)，這種方式會完成得更好。這就是過擬合現(xiàn)象。它是眾多現(xiàn)代學(xué)習(xí)算法的弊端。

使用L1、L2正則化或者dropout方法在某種程度上可以防止過擬合現(xiàn)象。這些方法通常有所幫助，但是沒有一種方法是非常高效的。因此，雖然算法本身是學(xué)習(xí)算法，但是出于某種原因，我們必須人為設(shè)計其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，正如我們討論的一些結(jié)構(gòu)，實際上他們明顯優(yōu)于其他的結(jié)構(gòu)。我們要完成長期的反復(fù)測試以求解決結(jié)構(gòu)中的錯誤，從而人為地找到最好的結(jié)構(gòu)。

在這個圖表中，水平的X軸表示進化的步驟數(shù)目，垂直的Y軸表示隨著時間的推移進化后架構(gòu)的性能。最后，在花了一天半時間完成了幾千個進化步驟之后，此算法找到的最好的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)只是稍稍遜色于適合許多經(jīng)典數(shù)據(jù)集的現(xiàn)有的最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

請仔細閱讀本篇文章，并與最先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他的架構(gòu)搜索方法進行比較。這篇文章里有很多容易讀懂的結(jié)果。需要注意的是，這是初步工作，在過程中仍需要使用數(shù)百顯卡。假如你知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何應(yīng)用于AlphaGo的，那么它的計算成本會在一年多的時間里減少10倍。

關(guān)注雷鋒網(wǎng)的學(xué)霸們請閱讀論文獲得更多細節(jié)：https://arxiv.org/pdf/1711.00436.pdf

來源 / Two Minute Papers

翻譯 / 嚴(yán)謹(jǐn)文

校對 / 凡江

整理 / 雷鋒字幕組

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