15、机器学习模型优化与部署：NAS与Vertex AI Pipelines详解

机器学习模型优化与部署：NAS与Vertex AI Pipelines详解

在机器学习领域，模型的优化和部署是构建高效、准确模型的关键步骤。本文将深入探讨两种重要的技术：神经架构搜索（NAS）和Vertex AI Pipelines，以及它们在模型优化和部署中的应用。

1. 神经架构搜索（NAS）概述

人工神经网络（ANNs）在解决复杂机器学习问题中广泛应用，但传统的网络架构多由机器学习专家手动设计，未必每次都是最优的。神经架构搜索（NAS）是一种自动化设计神经网络架构的技术，通常能超越手动设计的网络。

1.1 NAS与超参数调优（HPT）的区别

虽然HPT和NAS都是模型优化技术，但它们的工作方式有所不同：
- HPT ：假设给定一个架构，专注于优化超参数，如学习率、优化器、批量大小、激活函数等，以获得最佳模型。
- NAS ：专注于优化特定于架构的参数，如层数、单元数、层间连接类型等，自动设计神经网络架构。

可以使用NAS搜索在准确性、延迟、内存或自定义指标方面的最优神经架构。NAS通常具有比HPT更大的搜索空间，并控制网络架构的不同方面，但解决的底层问题与HPT优化相同。

1.2 NAS的主要组件

任何NAS方法都有三个主要组件：
- 搜索空间 ：控制要考虑的可能神经架构的集合。搜索空间通常是特定于问题的，例如与视觉相关的问题可能包含卷积神经网络（CNN）层。尽管NAS可以自动识别最佳架构，但精心设计搜索空间仍依赖于人类专业知识。
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