Оптимізація й адаптація нейромереж на основі наявних архітектур: методи, виклики та перспективи

Анотація

У статті представлено комплексне дослідження розробки нейронних мереж на основі наявних архітектур, спрямоване на створення потужних моделей, здатних вирішувати складні завдання машинного навчання, з метою підвищення їх ефективності у вирішенні різноманітних завдань штучного інтелекту. Актуальність дослідження обумовлена зростанням вимог до продуктивності моделей у зв’язку з обмеженнями апаратних ресурсів, необхідністю швидкого реагування на нові виклики й адаптації до специфічних умов використання в реальному часі. Проаналізовано сучасні підходи до модифікації попередньо навчених моделей з метою підвищення їх продуктивності, зменшення обчислювальних витрат та адаптації до нових завдань. Дослідження включає аналіз наявних підходів, виявлення основних викликів при інтеграції оптимізованих нейронних мереж у різні галузі застосування та розроблення рекомендацій щодо покращення їх продуктивності й адаптивності. Результати дослідження уможливлюють не лише класифікувати наявні методи, а й окреслити перспективні напрями розвитку технологій, що сприятимуть створенню більш ефективних та гнучких систем штучного інтелекту. Використовуючи різноманітні методи і підходи, включаючи перенесення навчання (transfer learning), тонке налаштування (fine-tuning) та ансамблеві методи (ensemble methods), ця робота розлядає оптимізацію процесу створення нових нейронних мереж шляхом використання попередньо навчених моделей як основи. Окрему увагу приділено методам перенесення навчання, компресії моделей, квантилізації та пошуку нейромережевих архітектур (NAS). Центральним елементом підходу є розгортання нейронних мереж, побудованих на основі наявних моделей, що дає змогу суттєво скоротити час навчання і підвищити точність нових мереж. Методологія дослідження охоплює збір та підготовку набору даних, нормалізацію даних для забезпечення стабільності й ефективності навчання, а також використання оптимізатора Adam для швидкої та ефективної мінімізації функції втрат. Практична цінність отриманих результатів проявляється в можливості їх застосування для розробки більш енергоефективних рішень у таких галузях, як автономні транспортні засоби, системи обробки природної мови, медична діагностика та інших сферах, де критично важлива швидка адаптація до змінних умов роботи.