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深度学习设计自动化
资料介绍
一、AutoML技术概述
深度学习设计自动化（Automated Machine Learning,AutoML）是将机器学习模型设计、训练、优化的流程自动化，降低机器学习技术应用门槛，提升模型开发效率的一类技术。传统深度学习模型开发高度依赖资深算法工程师的经验，从网络结构设计、超参数调优到模型部署，每个环节都需要大量人工试错，不仅周期长，成本高，也让很多缺乏专业算法团队的中小机构难以应用深度学习技术。AutoML技术的核心目标，就是让机器学习从“经验驱动的人工设计”转向“数据驱动的自动搜索”，让非专业人员也能快速得到高性能的深度学习模型。
AutoML并非近年才出现的概念，早期AutoML主要聚焦于传统机器学习的特征工程自动化与超参数调优，随着深度学习在各个领域爆发式发展，深度学习模型设计的复杂度远超传统机器学习，网络结构搜索、自动化预训练、微调优化等环节都成为AutoML新的研究方向，逐步形成了覆盖深度学习全开发流程的自动化技术体系。如今，AutoML已经成为深度学习领域的重要分支，不仅在工业界被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等场景，也推动了人工智能技术的普惠化落地。
二、AutoML核心技术模块
完整的深度学习AutoML流程覆盖从数据预处理、特征工程、网络结构搜索、超参数优化到模型压缩部署的全环节，核心技术模块主要包括以下几个部分：
（一）神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）
神经架构搜索是深度学习AutoML最核心的技术模块，目标是自动搜索出适配特定任务与数据集的最优神经网络结构，替代人工设计网络架构。根据搜索策略的不同，主流NAS技术可以分为三类：
1. 基于强化学习的NAS：这是早期NAS研究的主流方案，通过强化学习的训练框架训练控制器，由控制器生成候选网络结构，再将候选结构在验证集上的精度作为奖励信号，反向更新控制器参数，逐步引导控制器生成精度更高的网络结构。代表工作如Google的NASNet，通过强化学习搜索得到的网络结构在ImageNet分类任务上精度超过了人工设计的网络结构。但早期基于强化学习的NAS计算量极大，NASNet需要数千块GPU累计训练数千小时才能得到结果，难以大规模应用。
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