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