神經架構搜索（Neural Architecture Search，NAS）介紹

1. 定義

神經架構搜索（NAS）是一種自動化設計神經網絡架構的方法，通過搜索算法在預定義的搜索空間中尋找最優的網絡結構。其目標是在給定的任務上找到性能最優的網絡架構，減少人工設計網絡結構的工作量。

2. 搜索空間

搜索空間定義了所有可能的網絡結構，包括層的類型、數量、連接方式等。一個好的搜索空間設計能夠提高搜索效率，減少搜索時間。

3. 搜索策略

搜索策略決定了如何在搜索空間中尋找最優結構，常見的策略包括：

  • 隨機搜索：通過對參數隨機採樣來進行探索。
  • 進化算法：通過模擬生物進化過程，如變異、交叉和選擇，來迭代改進網絡架構。
  • 強化學習：使用策略網絡來生成架構，通過獎勵信號來優化策略網絡。
  • 貝葉斯優化：利用貝葉斯方法對搜索空間進行高效的全局搜索，平衡探索和利用。
4. 性能評估

性能評估是指如何評價一個網絡結構的好壞，通常是通過在驗證集上的準確率或其他指標來衡量。

神經架構搜索（NAS）代碼示例

以下是一個使用 PyTorch 實現的簡單 NAS 示例，基於隨機搜索策略：

Python

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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import random

# 定義一個簡單的卷積神經網絡
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_conv_layers, num_dense_layers, num_filters, kernel_size, dense_units):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        layers = []
        layers.append(nn.Conv2d(1, num_filters, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=1))
        layers.append(nn.ReLU())
        layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        
        for _ in range(num_conv_layers - 1):
            layers.append(nn.Conv2d(num_filters, num_filters, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=1))
            layers.append(nn.ReLU())
            layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        
        layers.append(nn.Flatten())
        
        for _ in range(num_dense_layers):
            layers.append(nn.Linear(dense_units, dense_units))
            layers.append(nn.ReLU())
        
        layers.append(nn.Linear(dense_units, 10))
        layers.append(nn.LogSoftmax(dim=1))
        
        self.model = nn.Sequential(*layers)
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 定義訓練函數
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = nn.NLLLoss()(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 定義測試函數
def test(model, device, test_loader):
    model.eval（)
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            test_loss += nn.NLLLoss()(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    return accuracy

# 隨機搜索
def random_search(num_trials):
    best_accuracy = 0.0
    best_model = None
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    
    for i in range(num_trials):
        # 隨機生成超參數
        num_conv_layers = random.choice([1, 2, 3])
        num_dense_layers = random.choice([1, 2])
        num_filters = random.choice([32, 64, 128])
        kernel_size = random.choice([3, 5])
        dense_units = random.choice([64, 128, 256])
        
        # 創建模型
        model = SimpleCNN(num_conv_layers, num_dense_layers, num_filters, kernel_size, dense_units).to(device)
        optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
        
        # 訓練模型
        train_loader = DataLoader(datasets.MNIST('', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=64, shuffle=True)
        test_loader = DataLoader(datasets.MNIST('', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=1000, shuffle=False)
        for epoch in range(5):
            train(model, device, train_loader, optimizer, epoch)
        
        # 測試模型
        accuracy = test(model, device, test_loader)
        print(f"Trial {i+1}: Conv layers={num_conv_layers}, Dense layers={num_dense_layers}, Filters={num_filters}, Kernel size={kernel_size}, Dense units={dense_units}, Accuracy={accuracy:.2f}%")
        
        # 更新最佳模型
        if accuracy > best_accuracy:
            best_accuracy = accuracy
            best_model = model
    
    print(f"Best accuracy: {best_accuracy:.2f}%")
    return best_model

# 執行隨機搜索
best_model = random_search(num_trials=5)

代碼説明

  1. SimpleCNN 類：定義了一個簡單的卷積神經網絡，其結構由超參數決定。
  2. train 函數：用於訓練模型。
  3. test 函數：用於測試模型的準確率。
  4. random_search 函數：實現了隨機搜索策略，隨機生成超參數，創建模型，訓練並測試模型，記錄最佳模型。

通過上述代碼，你可以實現一個簡單的神經架構搜索過程，基於隨機搜索策略在 MNIST 數據集上尋找最優的卷積神經網絡架構。