会开发AI的AI：超网络服务有望让深度学众化

需均值化的骨架（称其为候选骨架）开始，然后尽最大奋斗统计数据分析候选骨架的很好数参数。接着将实际方法学的数参数设置为统计数据分析参数，用个数训练任务对其展开测试者。Ren 的他的团队证明，这种原先方法可使用来对候选骨架展开排名，并选择观感最佳的骨架。

当 Knyazev 和他的同僚造出三幅极限因特网这个构思时，他们发现自己可以在此思路必要性研发。在他们的原先篇文章里，这支他的团队展览了 GHN 的用法，不仅可以用来从两组样本中认出最佳的骨架，还可以统计数据分析最差因特网的数参数，让因特网观感出绝对内涵上的好。在其中的最差还无法极限越最差的但会，还可以来展开通量升较高必要性特训该因特网。

在谈到这项原先工作时，Ren 表示：“这篇篇文章十分细密，底下包涵的实验比我们相比之下。他们在十分奋斗地改善三幅极限因特网的绝对观感，这是我们所都对的。”

特训“特训师”

Knyazev和他的他的团队将自己的极限因特网称为是 GHN -2，这种因特网从两个重要方面小型化了Ren及其同僚相结合的三幅极限因特网。

首先，他们无需倚赖 Ren 等人的关键性技术，用三幅来表示方法学骨架。该三幅底下的每个端口都包涵有关于监督特定类别量度的突触邻域的编码接收者。三幅的边则描述了接收者是如何从一个端口并转去另一端口，如何从回传并转去输出的。

他们相合结合的第二个构思是一种原先方法，特训极限因特网来统计数据分析原先的候选骨架的原先方法。这无需只用另外两个方法学。第一个用来开启对完整候选三幅的量度，备份与每个端口相合关的接收者，第二个把备份过的端口作为回传，然后统计数据分析候选方法学相合应量度模组的数参数。这两个因特网也有自己的数参数，在极限因特网能够适当统计数据分析数参数参数之年前，能够对这两个因特网展开均值化。

用三幅来表示方法学

为此，你得特训统计数据——在本案例中，统计数据就是或许的人工方法学（ANN）骨架的随机样本。对于样本的每一个骨架，你都要从三幅开始，然后用三幅极限因特网来统计数据分析数参数，并来展开统计数据分析的数参数对候选 ANN展开绑定。然后该ANN亦会监督一些特定训练任务，如标识一张三维。通过量度该ANN的财产损失formula_来备份毫无疑问统计数据分析的极限因特网的数参数，而不是备份该ANN的数参数以便毫无疑问更难以的统计数据分析。这样以来，该极限因特网下一次就能动手得更难以。现在，通过遍历以外标记特训三维统计数据集的每一张三维，以及随机样本骨架底下的每一个ANN，一步步地下降财产损失，一直均值。到了一定时候，你就可以想得到一个特训好的极限因特网。

由于Ren 的他的团队无法引起争议他们的API，所以Knyazev 的他的团队采用上述构思自己从头开始写软件。然后Knyazev及其同僚在此思路加以小型化。首先，他们确定了 15 种类别的端口，这些端口混合混搭可相结合几乎任何的现代剖面方法学。在提较高统计数据分析可用性方面，他们也拿下了一些成果。

最重要的是，为了确保 GHN-2 能学亦会统计数据分析各种最大限度方法学骨架的数参数，Knyazev 及其同僚创设了一个包涵 100 万种或许骨架的独有统计数据集。Knyazev 感叹：“为了特训我们的基本概念，我们创设了须要原先颖的随机骨架”。

因此，GHN-2 的统计数据分析技能很有或许可以很好地时间段推移到相合符的最大限度骨架。Google Research的Brain Team数据分析数据分析者 Thomas Kipf 感叹：“比方感叹，人们常用的各种典型的最高科技骨架他们都可以表述，这是一大表彰。”

结果感眼光深刻

当然，真正的领悟是让 GHN-2 能用起来。一旦 Knyazev 和他的他的团队特训好这个因特网，让它可以统计数据分析个数训练任务（比方感叹对特定统计数据集的三维展开分类法）的数参数之后，他们开始测试者，让这个因特网给随机挑选的候选骨架统计数据分析数参数。该原先的候选骨架与特训统计数据集上百万骨架单单的某个也许需有相合似的并不一定，也或许并不相合近——有一点只不过；也。在年前一种但会，最大限度骨架可视为统称常见于范围；若是后者，则统称常见于范围外。剖面方法学在对后者展开统计数据分析时经常亦会失利，所以用这类统计数据测试者 GHN-2 十分重要。

借助经过新一轮特训的 GHN-2，该他的团队统计数据分析了 500 个以年前空无一物的随机最大限度因特网骨架的数参数。然后将这 500 个因特网（其数参数设置为统计数据分析参数）与常用随机通量升较高特训的相合近因特网展开对比。原先的极限因特网举例来说可以来犯数千次 SGD 增量，有时甚至动手得更难以，尽管有些结果越发简单。

借助特训好的 GHN-2 基本概念，该他的团队统计数据分析了 500 个之年前相合符的随机最大限度因特网骨架的数参数。然后将这 500 个（数参数设置为统计数据分析参数的）因特网与来展开随机通量升较高特训的同一因特网展开对比。尽管以外结果有好有坏，但原先的极限因特网的观感经常可以跟数千次 SGD 增量的结果不相合上下，有时甚至是更难以。

对于三维统计数据集 CIFAR-10 ，GHN-2 使用常见于范围的骨架想得到的千分之比率为 66.9%，而用经过近 2500 次 SGD 增量特训出来的因特网，其千分之比率为 69.2%。对于之外常见于范围的骨架，GHN-2 的观感则一如既往地好，比率极限越了约 60%。更是是，对一种广为人知的特定剖面方法学架构， ResNet-50， GHN2的比率极限越了 58.6% 这是相合当可观的。在本信息技术的顶级亦小组会议 NeurIPS 2021 上，Knyazev感叹：“鉴于 ResNet-50 比我们一般特训的骨架大了有仅仅 20 倍，可以感叹时间段推移到 ResNet-50 的精准度胆怯地好。”。

不过GHN-2 运使用到 ImageNet 上却观感不佳。ImageNet 这个统计数据集规模更大。千分之而言，它的比率只有 27.2% 左右。尽管如此，跟经过 5000SGD 增量特训的同一因特网相合比，GHN-2的观感也要好一些，后者的千分之准确度只有 25.6%。 （当然，如果你再次用 SGD 增量的话，你最终可以实现95% 的比率，只是运输成本亦会十分较高。）最关键性的是，GHN-2 是在不到一秒的时间段内对ImageNet 毫无疑问了数参数统计数据分析，而如果用 SGD 在GPU上统计数据分析数参数，要想极限越某种素质的观感，开销的千分之时间段要比 GHN-2 要多 10000 倍。

Veličković感叹：“结果绝对是感眼光深刻。之外他们已经相当程度地提较高了能源运输成本。”

一旦GHN-2 从结果样本中为特定训练任务选定了最佳的方法学，但这个因特网观感还不够好时，仅仅该基本概念已经过了以外特训，而且可以还必要性均值化了。与其对用随机数参数绑定的因特网展开 SGD，不如以 GHN-2 的统计数据分析作为起点。Knyazev 感叹：“之外我们是在独创预特训”。

极限越 GHN-2

尽管拿下了这些出乎意料，但Knyazev 视为刚开始的时候方法学生态村亦会抵制常用三幅极限因特网。他把这种阻力当动手跟 2012 年之年前剖面方法学的遇上相合比拟。以前，方法学从业医务人员更喜欢人工其设计的演算法，而不是寻宝的剖面因特网。但是，当用大量统计数据特训出来的大型剖面因特网开始极限越有别于演算法时，持续性开始逆并转。Knyazev ：“极限因特网也或许亦会走上某种素质的道路。”

与此同时，Knyazev 视为还有很多的小型化机亦会。比方感叹，GHN-2 必需特训来统计数据分析数参数，去应付个数的训练任务，比如对 CIFAR-10 或 ImageNet 底下的三维展开分类法，但不必同时监督不尽相合同的训练任务。将来，他构思可以用越发原先颖的结果以及不尽相合同类别的训练任务（如三维标识、音位标识与自然语言监督）来特训三幅极限因特网。然后同时根据最大限度骨架与在此之前的特定训练任务来毫无疑问统计数据分析。

如果这些极限因特网其实能出乎意料的话，那么原先的剖面方法学的其设计和研发，将仍然是有钱和能够访问大统计数据的公司的发明专利了。任何人都可以参与其中。Knyazev 十分确切这种“让剖面进修大众化”的潜力，称之为一直愿景。

然而，如果像GHN -2 这样的极限因特网真是成为均值化方法学的准则原先方法， Veličković凸显了一个潜在的大解决办法。他感叹，对于三幅极限因特网，“你有一个方法学——本质上是一个鸽子——统计数据分析另一个方法学的数参数。所以当它遇到困难时，你无法表述[它]。”

不过，Veličković 凸显，如果十分相似 GHN-2 这样的极限因特网真是成为均值化方法学的准则原先方法的话，或许亦会有一个大解决办法。他感叹：“你亦会想得到一个之外是个服贸的方法学，然后再用三幅极限因特网去统计数据分析另一个方法学的数参数。如果它遇到困难，你没法表述有错在哪里。”

当然，方法学之外也是这样。Veličković感叹：“我不亦会感叹这是破绽，我把这叫动手告警频谱。”

不过Kipf看到的只不过一线希望。 “让我最为愉悦的是其他两边。” GHN-2 展览了三幅方法学在简单统计数据单单找Mode的技能。

举例来说，剖面方法学是在三维、文本或音频频谱底下找Mode，这类接收者一般都非常骨架化。但 GHN-2 只不过在显然随机的方法学骨架三幅底下找Mode。而三幅是十分简单的统计数据。

还有，GHN-2 可以时间段推移——这也就是说它可以对相合符、甚至之外常见于范围的因特网骨架的数参数毫无疑问合理的统计数据分析。Kipf 感叹：“这项工作向我们表明，不尽相合同骨架的很多Mode本来多少是优点相合似的，而且基本概念能进修如何将知识从一种骨架移到到另一种骨架，这或许亦会启发方法学原先论点的问世。”

如果是也许，它或许亦会让我们对这些服贸有原先的、更深入的阐释。

译者：boxi。

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