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해결하는 문제

Archai는 신경망 탐색(NAS)을 가속화하도록 설계되어, 특정 응용 프로그램에 최적화된 가장 효율적인 딥 네트워크 아키텍처를 찾는 과정을 더 빠르고 재현 가능하며 모듈식으로 만들 수 있습니다.

작동 방식

사용자는 검색 공간(예: Transformers용)을 정의하고, 지연 시간, 메모리 사용량, 파라미터 수 감소와 같은 특정 최적화 목표를 설정할 수 있습니다. 그런 다음 EvolutionParetoSearch와 같은 탐색 알고리즘을 사용하여 다양한 네트워크 구성에서 반복적으로 탐색하고, 최고 성능을 보이는 아키텍처의 파레토 최적 경계를 식별합니다.

대상 사용자

특히 자연어 처리(NLP) 및 얼굴 세그멘테이션과 같은 컴퓨터 비전 작업에 종사하는 연구자 및 개발자에게 적합합니다. 효율적인 딥러닝 모델을 생성해야 하는 모든 사람에게 적합합니다.

주요 특징

• 모듈식 설계: 유연한 검색 공간과 목표를 지원합니다.
• 파레토 최적화: 속도와 정확도와 같은 다수의 경쟁 목표 간의 균형을 찾습니다.
• 광범위한 적용: 텍스트 생성 및 얼굴 세그멘테이션과 같은 엔드투엔드 작업을 포함합니다.
• PyTorch 통합: PyTorch 1.7.0+와 함께 작동하도록 설계되었습니다.