Google открыли фреймворк для автоматического поиска архитектуры ML-моделей

Model search (MS) — это библиотека, которая использует алгоритмы автоматического поиска архитектуры ML-моделей. Разработчики заявляют, что фреймворк масштабируется на кейсы, когда пространство поиска является немалым. Фреймворк базируется на байесовской оптимизации.

Задача библиотеки — ускорить процесс поиска оптимальной архитектуры для исследователей. На данный момент MS работает только для задачи классификации как с табличными данными, так и с изображениями. MS подбирает типы слоев в глубоких нейронных сетях так, что бы оптимизировать функционал ошибки в целевой задаче.

Подробнее про библиотеку

Функционал Model Search позволяет:

• Прогонять множество AutoML алгоритмов параллельно из коробки на своих данных. С помощью MS можно искать оптимальную архитектуру модели, оптимальный ансамбль моделей и лучшую дистилированную версию модели;
• Сравнивать разные модели, которые были найдены в процессе поиска;
• Создавать свое пространство поиска, чтобы кастомизировать типы слоев в нейросети

Более подробное техническое описание возможностей фреймворка доступно в оригинальной статье.