Google открыли фреймворк для автоматического поиска архитектуры ML-моделей

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


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
Псевдокод алгоритма поиска

Более подробное техническое описание возможностей фреймворка доступно в оригинальной статье.


Источник: neurohive.io

Комментарии: