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.
Tagged in: Google
