AI领域的“自动建筑师”：深入浅出NASNet
想象一下，如果你想盖房子，传统方式是请建筑师根据经验和知识，手工绘制一张张详细的图纸，包括房间布局、楼层结构、供水供电系统等等。这需要建筑师拥有多年的专业知识和丰富才能。而如果在人工智能（AI）领域，设计一个像神经网络这样的“智能建筑”，其复杂程度可能比盖房子还要高得多！
长久以来，构建高性能的神经网络模型都是AI研究人员和工程师的专属“绝活”。他们需要凭借深厚的理论知识和反复的实验，小心翼翼地挑选合适的网络层（例如卷积层、全连接层），巧妙地设计层与层之间的连接方式（比如跳过连接、残差连接），并确定每一层的具体参数（如卷积核大小、滤波器数量）。这个过程不仅耗时耗力，而且对AI专家的经验要求极高，就像手艺精湛的老木匠一锤一凿地打造精致家具一样。然而，人类的精力总是有限，面对海量的可能性，我们很难确保找到那个“完美”的设计。
正是在这样的背景下，一个被称为“神经架构搜索”（Neural Architecture Search, 简称NAS）的革命性概念应运而生。它就像一位拥有无限精力和创造力的“自动建筑师”，能够自动探索并设计出高性能的神经网络结构。而NASNet，正是这个“自动建筑师”设计出的众多优秀“作品”中的一个里程碑式的代表。
什么是神经架构搜索（NAS）：AI自己设计AI
要理解NASNet，我们首先得认识它的“幕后推手”——神经架构搜索（NAS）。简单来说，NAS就是一套算法，让AI自己去设计和优化AI模型，从而极大地拓展了模型设计的可能性。这个过程可以形象地比喻成请来一个“机器人大厨”，它不再依赖人类大厨的菜谱，而是能自己尝试各种食材（神经网络的各种操作单元如卷积、池化），搭配不同的烹饪方法（连接方式），然后品尝（评估性能）自己做出的菜肴，并根据“口味”（模型在特定任务上的表现）持续改进，最终找到一道道美味无比的菜品（高性能的神经网络架构）。
NAS“机器人大厨”工作的核心要素有三个:
- 搜索空间（The “食材仓库”）: 这定义了“机器人大厨”可以使用哪些基础食材以及食材之间的组合规则。NASNet的创新之处在于，它没有试图一次性设计整个复杂的“盛宴”，而是专注于设计可重复使用的“菜肴模块”——称为“单元”（Cell），然后将这些单元像搭乐高积木一样组合起来。这大大缩小了搜索范围，让问题变得更容易解决。
- 搜索策略（The “烹饪方法”）: 这是“机器人大厨”如何探索“食材仓库”以寻找最佳组合的策略。NASNet最初采用了强化学习（Reinforcement Learning）作为其核心策略。你可以想象有一个“控制大脑”（通常是一个循环神经网络RNN），它会根据过去的经验“预测”出一套新的“菜品组合”（生成一个神经网络架构），然后让它去“烹饪”（训练这个架构），“品尝”（评估性能），最后根据“品尝结果”来调整下一次“预测”的方向，力求做得更好。除了强化学习，还有贝叶斯优化、进化算法、基于梯度的方法等多种“烹饪方法”可供选择。
- 性能评估策略（The “品尝师”）: 每当“机器人大厨”做出一道新菜，就需要“品尝师”来打分。在AI中，就是通过在验证集上测试模型的准确率或效率来打分。这是整个过程中最耗费时间和计算资源的部分，因为每个被提议的架构都需要经过训练和评估。
NASNet：由AI自己设计出的“明星架构”
NASNet并不是一套搜索算法，而是一套由NAS搜索算法发现并验证过的神经网络架构。它是由谷歌大脑团队在2017年提出的，旨在解决图像识别领域的挑战。
NASNet最关键的贡献在于它通过NAS发现了一系列性能卓越的可迁移卷积单元。就像“机器人大厨”没有直接设计完整的宴席，而是先设计出了两种最核心、最好用的“菜肴模块”：
- 普通单元（Normal Cell）: 这种单元的主要功能是提取图像特征，但不会改变图像特征图的空间大小，就像一道菜，虽然口味变得更丰富，但分量没有变。
- 归约单元（Reduction Cell）: 这种单元能有效地减少图像特征图的空间分辨率，就像把一道大菜浓缩成精华，同时保持其营养和风味，这有助于网络更有效地捕捉大范围的特征，并降低计算量。
然后，研究人员或者更进一步地，由NAS算法将这些“普通单元”和“归约单元”以特定的方式堆叠起来，就形成了完整的NASNet网络架构。这种模块化的设计使得在小数据集上（例如CIFAR-10）搜索到的优秀单元结构，可以非常高效地迁移到大型数据集（例如ImageNet）上，并获得同样出色的表现，甚至超越了之前人类专家手工设计的最佳模型。
NASNet的出现，在图像分类任务中取得了当时最先进的准确率，例如NASNet-A在ImageNet上达到了82.7%的top-1准确率，比人类设计的最优架构提高了1.2%。它还有NASNet-B和NASNet-C等变体，展示了这种自动化设计方法的强大能力。
NASNet的优势：AI的超能力
NASNet以及它所代表的NAS技术，带来了多方面的显著优势：
- 超越人类的性能: NAS可以发现人类专家难以想象或发现的优秀架构，在特定任务上经常能超越人类手工设计的模型，正如NASNet在图像识别领域的突出表现。
- 自动化与高效: 大大减少了AI专家手动设计和调试神经网络结构的时间与精力，将AI模型设计的门槛降低，使得更多人可以利用高性能的AI模型。
- 可移植性: 通过搜索通用单元或模块，可以在一个任务或数据集上学习到的结构，迁移到其他任务或数据集上，并保持优异性能，这正是NASNet的核心贡献之一。
- 广泛应用: NASNet等由NAS寻找到的模型不仅在图像分类等任务上表现出色，还在目标检测、图像分割等计算机视觉任务中取得了优于人工设计网络的性能。
挑战与未来方向：持续进化的“自动建筑师”
尽管NASNet带来了巨大的突破，但神经架构搜索仍然面临一些挑战：
- 巨大的计算成本: 这是NAS最大的“痛点”。早期的NAS方法可能需要成千上万个GPU天才能完成搜索，这笔“电费”可不是小数目。即便NASNet通过搜索单元结构已将训练时间加速了7倍以上，但依然需要大量的计算资源。
- 改进方向: 为解决这一问题，研究人员正在探索更高效的搜索算法，例如基于梯度的方法、一次性（one-shot）NAS、多重保真度（multi-fidelity）方法，以及通过权重共享、减少训练周期、使用代理模型或在小数据集上预搜索等技术来加速评估过程。例如，最新的进展包括使用“差分模型缩放”来更有效地优化网络的宽度和深度。
- 模型可解释性: 自动生成的复杂架构，有时像一个“黑盒子”，我们难以完全理解其内部工作原理，这可能会影响模型的可靠性和可信度。
- 搜索空间的设计: 搜索空间的设计质量直接影响到最终结果的好坏，如何设计更智能、更合理的搜索空间仍是研究重点。
NAS是AutoML（自动化机器学习）领域的重要组成部分，未来的研究方向将继续探索更高效的搜索算法、更智能的搜索空间，以及提高NAS的可解释性，让“自动建筑师”不仅能盖出好房子，还能解释清楚为什么这样盖最好。
总结
NASNet的出现，标志着AI领域从“人类设计AI”向“AI设计AI”迈出了重要一步。它不仅在图像识别等任务上取得了令人瞩目的成就，更重要的是，它验证了神经架构搜索（NAS）的巨大潜力。虽然NAS技术仍面临计算成本高昂等挑战，但科学家们正不断努力，使其变得更加高效、智能和易于理解。在未来，我们可以期待AI这位“自动建筑师”设计出更多意想不到、性能更卓越的智能“建筑”，推动人工智能在各个领域实现新的突破。