Cải Thiện Hiệu Suất Thuật Toán Tiến Hóa Đa Mục Tiêu Cho Bài Toán Tìm Kiếm Kiến Trúc Mạng Neural

• Tác giả: Phan Minh Quân
• Người hướng dẫn: TS. Lương Ngọc Hoàng
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cử Nhân Ngành Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Cải Thiện Hiệu Suất Thuật Toán Tiến Hóa Đa Mục Tiêu Trong Tìm Kiếm Kiến Trúc Mạng Neural
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Bài toán Tìm kiếm kiến trúc mạng neural
• 1.1.1. Mô tả bài toán
• 1.1.2. Không gian tìm kiếm
• 1.2. Phạm vi và mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Nội dung thực hiện
• 1.4. Đóng góp của khóa luận
• 1.5. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG
• 2.1. Các công trình liên quan
• 2.1.1. Sử dụng mô hình thay thế trên NAS
• 2.1.2. Áp dụng Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu trên NAS
• 2.2. Các kiến thức nền tảng
• 2.2.1. Bài toán Tối ưu hóa đa mục tiêu
• 2.2.2. Thuật toán tiến hóa đa mục tiêu
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 3.1. Ước lượng độ chính xác bằng mô hình thay thế
• 3.2. Cải thiện các giải pháp tiềm năng
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM
• 4.1. Các bộ dữ liệu benchmark được sử dụng
• 4.2. Đánh giá hiệu suất
• 4.2.1. Chỉ số Inverted Generational Distance
• 4.2.2. Các kỹ thuật sử dụng trong thực nghiệm
• 4.2.2.1. Chuẩn hóa dữ liệu
• 4.2.2.2. Sử dụng Elitist archive và Dominated archive
• 4.2.3. Thiết lập thực nghiệm
• 4.2.4. Kết quả thực nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Cải thiện Hiệu suất Thuật Toán Tiến Hóa Đa Mục Tiêu

Bài toán Tìm kiếm kiến trúc mạng neural (Neural Architecture Search - NAS) đã thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng nghiên cứu. Việc tối ưu hóa hiệu suất của các thuật toán tiến hóa đa mục tiêu trong NAS là một thách thức lớn. Các nghiên cứu hiện tại đã chỉ ra rằng, mặc dù có nhiều phương pháp được áp dụng, nhưng hiệu suất vẫn chưa đạt được mức tối ưu. Do đó, việc cải thiện hiệu suất của các thuật toán này là cần thiết để nâng cao khả năng tìm kiếm kiến trúc mạng neural.

1.1. Mô tả bài toán Tìm kiếm kiến trúc mạng neural

Bài toán NAS nhằm tự động tìm kiếm và thiết kế các kiến trúc mạng neural hiệu quả. Việc thiết kế một kiến trúc mạng neural hiệu quả đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và thời gian thử nghiệm. NAS có thể được xem như một bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu, nơi mà các mục tiêu như độ chính xác, độ trễ và kích thước kiến trúc cần được cân nhắc.

1.2. Không gian tìm kiếm trong NAS

Không gian tìm kiếm của NAS được chia thành hai cấp độ: macro và micro. Cấp độ macro liên quan đến việc tìm kiếm trình tự sắp xếp các cells trong kiến trúc, trong khi cấp độ micro tập trung vào trình tự sắp xếp các operators trong một cell. Mỗi cấp độ có những thách thức và yêu cầu riêng trong việc tối ưu hóa.

II. Vấn đề và Thách thức trong Cải thiện Hiệu suất

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc cải thiện hiệu suất của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu là kích thước không gian tìm kiếm rất lớn. Điều này dẫn đến việc cần có những chiến lược tìm kiếm hiệu quả để đạt được kết quả khả quan. Các phương pháp hiện tại thường gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa đồng thời nhiều mục tiêu, điều này làm giảm hiệu suất tổng thể của thuật toán.

2.1. Kích thước không gian tìm kiếm

Không gian tìm kiếm của NAS rất lớn, với hàng triệu kiến trúc có thể được tạo ra. Điều này làm cho việc tìm kiếm kiến trúc tối ưu trở nên khó khăn và tốn thời gian. Cần có các phương pháp hiệu quả để giảm thiểu kích thước không gian tìm kiếm mà vẫn đảm bảo chất lượng.

2.2. Đánh giá hiệu suất của các kiến trúc

Việc đánh giá hiệu suất của các kiến trúc mạng neural là một thách thức lớn. Các phương pháp hiện tại thường yêu cầu huấn luyện toàn bộ kiến trúc để đánh giá, điều này tốn nhiều thời gian và tài nguyên. Cần có các mô hình thay thế để dự đoán độ chính xác mà không cần huấn luyện toàn bộ.

III. Phương pháp Cải thiện Hiệu suất Thuật Toán Tiến Hóa Đa Mục Tiêu

Để nâng cao hiệu suất của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu trong NAS, hai phương pháp chính được đề xuất. Phương pháp đầu tiên là sử dụng mô hình thay thế để dự đoán độ chính xác của kiến trúc. Phương pháp thứ hai là cải thiện các giải pháp tiềm năng trên biên không bị thống trị của quần thể.

3.1. Sử dụng mô hình thay thế

Mô hình thay thế được sử dụng để dự đoán độ chính xác của các kiến trúc mạng neural. Chỉ những kiến trúc có độ chính xác dự đoán cao sẽ được thực sự huấn luyện và đánh giá, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

3.2. Cải thiện giải pháp tiềm năng

Cải thiện các giải pháp tiềm năng trên biên không bị thống trị là một phương pháp quan trọng. Bằng cách áp dụng thuật toán tìm kiếm cục bộ, chất lượng của các giải pháp tiềm năng có thể được nâng cao, từ đó cải thiện hiệu suất tổng thể của thuật toán.

IV. Ứng dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Các phương pháp đề xuất đã được thực nghiệm trên các bộ dữ liệu benchmark của NAS, bao gồm NAS-Bench-101 và NAS-Bench-201. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu. Điều này chứng tỏ rằng các phương pháp đề xuất có thể áp dụng hiệu quả trong thực tiễn.

4.1. Thực nghiệm trên bộ dữ liệu NAS Bench 101

Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu NAS-Bench-101 cho thấy sự cải thiện về độ chính xác và thời gian tìm kiếm. Các kiến trúc được tìm thấy có hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Thực nghiệm trên bộ dữ liệu NAS Bench 201

Tương tự, trên bộ dữ liệu NAS-Bench-201, các phương pháp đề xuất cũng cho thấy sự cải thiện rõ rệt. Điều này khẳng định tính khả thi và hiệu quả của các phương pháp trong việc tối ưu hóa kiến trúc mạng neural.

V. Kết luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc cải thiện hiệu suất của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu trong NAS là khả thi và cần thiết. Các phương pháp đề xuất không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này. Tương lai của NAS hứa hẹn sẽ có nhiều đột phá hơn nữa.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu đã chứng minh rằng các phương pháp đề xuất có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu. Điều này mở ra cơ hội cho việc áp dụng rộng rãi hơn trong thực tiễn.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới để tối ưu hóa hiệu suất của NAS. Việc kết hợp các kỹ thuật học sâu và thuật toán tiến hóa có thể mang lại những kết quả khả quan hơn.