Neural Architecture Search
Categoria
Modelos é Arquiteturas
Neural Architecture Search (NAS) é o processo automatizado de encontrar a melhor arquitetura de rede neural para uma tarefa. Usa técnicas de busca como reinforcement learning ou evolução para otimizar estruturas.
Categoria
Modelos é Arquiteturas
Compartilhar
O que é Neural Architecture Search?
Neural Architecture Search (NAS) é uma técnica de AutoML que automatiza o processo de design de arquiteturas de redes neurais. Em vez de projetar manualmente, o NAS explora sistematicamente diferentes configurações para encontrar a arquitetura otima.
Metodos de Busca
- Reinforcement Learning: um controlador aprende a propor arquiteturas
- Algoritmos Evolutivos: evolução natural de arquiteturas
- Gradient-Based (DARTS): busca diferenciavel por arquitetura
- Weight Sharing: compartilha pesos entre arquiteturas candidatas
Modelos Notaveis Criados por NAS
- NASNet: classificação de imagens
- EfficientNet: escalonamento otimizado
- MnasNet: otimizado para mobile
Desafios
NAS é computacionalmente caro, podendo exigir milhares de horas de GPU. Tecnicas modernas reduziram esse custo significativamente. Na Trilion, NAS é considerado para projetos onde a arquitetura ideal não é obvia é máxima performance é necessária.
