AI 高新科技评价创刊词：最近，Google 开源系统了轻量 AutoML 架构—— AdaNet，该架构根据 TensorFlow，只必须小量的权威专家干涉便能全自动学习培训高品质实体模型，在出示学习培训确保（learning guarantee）的另外也可以维持迅速、灵便。值得一提的是，AdaNet 出示了一种通用性架构，不但可以学习培训神经系统网络结构，还能学习培训集成化进而得到更优的实体模型。AI 高新科技评价依据 Google AI 在blog上公布 AutoML 的文章内容开展编译程序以下。
融合了不一样深度学习模型预测的实体模型集成化，被普遍应用于神经元网络来完成最优性能，它获益于悠久的历史和基础理论，进而在 Netflix Prize 和各类 Kaggle 比赛等争霸赛中技压群雄。殊不知因为训炼用时长，及其深度学习实体模型的挑选体制必须本身具有行业专业技能，他们结合实际的运用并不是很多。但是伴随着算率和 TPU 等深度神经网络专用型硬件配置越来越更非常容易得到，我们可以容许更大的深度学习实体模型，实体模型集成化方式 也就变成一种能产生主要表现的挑选。如今想像一下，一个专用工具能够全自动检索神经系统构架，并学习培训将最好的神经系统构架集成化到一个高品质的实体模型中。
如今，Google 对根据 TensorFlow 的轻量架构 AdaNet 开展开源系统，这一架构只必须小量的权威专家干涉便能全自动学习培训高品质实体模型。AdaNet 在 Google 近期的增强学习和根据演变的 AutoML 成效的基本上搭建，在出示学习培训确保的另外也可以维持迅速、灵便。关键是，AdaNet 出示了一种通用性架构，不但可以学习培训神经系统网络结构，还能学习培训集成化进而得到更优的实体模型。
AdaNet 方便使用，还能建立高品质实体模型，以节约深度学习从业人员一般 在挑选最佳神经系统网络结构上所消耗的時间，它会实行一个响应式学习培训优化算法，学习培训出一个由很多子网络集成获得的神经系统网络结构。AdaNet 可以根据不一样深层和总宽的子互联网来建立各种不同的集成化，并在特性提高和主要参数总数二者之间开展衡量。
AdaNet 适应能力地提升神经元网络的集成化。在每一次迭代更新中，AdaNet 考量每一个备选神经元网络的集成化损害，并挑选将最佳的神经元网络转到下一次迭代更新中。
迅速实用
AdaNet 选用了 TensorFlow Estimator 插口，根据封裝训炼、评定、预测分析和輸出，巨大简单化了设备学编程，并融合了 TensorFlow Hub modules、TensorFlow Model Analysis、Google Cloud』s Hyperparameter Tuner 这类开源系统专用工具。其对分布式系统训炼的适用，巨大减少了训炼時间，而且提升新的 CPU 和网络加速器（比如 GPU）以后特性能够得到线形提高。
AdaNet 在 CIFAR-100 上每一个训炼步（x 轴）相匹配的准确度（y 轴）。绿线表明训练集上的准确度，红杠表明检测集在的特性。一个新的子互联网以每一百万步刚开始训炼，最后提升全部集成化实体模型的特性。深灰色和翠绿色线表明增加的子互联网以前的集成化准确度。
做为最好是的 TensorFlow 作用之一，TensorBoard 能够将训炼全过程中的实体模型指标值数据可视化，因此 AdaNet 可与 TensorBoard 完成无缝拼接融合，来监管子互联网训炼、集成化合拼和特性。AdaNet 进行训炼后，会輸出一个可应用 TensorFlow Serving 开展布署的 SavedMode。
学习培训确保
搭建神经元网络集成化遭遇一些挑戰：要考虑什么叫最好子网络结构？多次重复使用同样的构架最好是，還是激励多元化最好是？虽然具有大量主要参数的繁杂子互联网在训练集上趋向于主要表现更强，可是他们也因为更大的多元性而很有可能无法广泛到不明的数据信息。这种挑戰源于于模型拟合特性的评定，我们可以从训练集独立分出去一部分数据信息用以评定特性，但是那样的话很有可能会降低可用以训炼神经元网络的样本数。
不一样的是，AdaNet 的方式 （该方式 可参照 ICML 2017 的毕业论文 AdaNet: Adaptive Structural Learning of Arti¡cial Neural Networks）是提升一个总体目标，在训练集的集成化特性和不明数据信息的泛化能力间开展衡量。这儿选用了一个合乎人们判断力的设置：仅有当一个备选的子互联网对集成化实体模型的训炼损害的提升超出其对泛化能力的不良影响时，AdaNet 才会把这个子网络集成进去。这确保了：
第一，集成化的广泛偏差受其训炼偏差和复杂性的管束；
第二，根据提升这一总体目标，可以立即降到最低该管束。
提升这一总体目标的具体盈利是，它能清除挑选添加集成化的备选子互联网时针对空出集的要求。这般产生的额外盈利是，促使 AdaNet 可以应用大量的训炼数据信息来训炼子互联网。
如需掌握大量，可参照其 AdaNet 目标函数实例教程（https://github.com/tensorflow/adanet/blob/v0.1.0/adanet/examples/tutorials/adanet_objective.ipynb）。
扩展性
Google 觉得，建立运用于科学研究和商品的有效的 AutoML 架构的关键是，它不但可以出示有效的初始值，还能让客户能够试着界定自身的子互联网/实体模型。最后，深度学习学者、从业人员及其发烧友都可以应邀应用 tf.layers 等高质量的 TensorFlow APIs，来界定他们自己的 AdaNet adanet.subnetwork.Builder。
针对早已在自身的系统软件中集成化了 TensorFlow 实体模型的客户，能够随便地将自身的 TensorFlow 编码转到 AdaNet 子互联网中，而且可以在得到学习培训确保的另外，应用 adanet.Estimator 来提高实体模型特性。AdaNet 会探寻她们界定的备选子网站搜索室内空间，另外学习培训对联互联网开展集成化。比如，Google 完成 NASNet-A CIFAR 构架的开源系统，将其转移来到一个子互联网中，并历经 8 次 AdaNet 迭代更新提升了它在 CIFAR-10 上的最佳結果。此外，Google 的实体模型完成了用越来越少主要参数来得到下列結果：
在 CIFAR-10 数据上，展现在 Zoph et al., 2018 中的 NASNet-A 实体模型的特性 VS 学习培训融合好几个中小型 NASNet-A 子互联网的 AdaNet 的特性。
客户还可以根据固定不动或自定的 tf.contrib.estimator.Heads，将自身界定的损失函数作为 AdaNet 总体目标的一部分来训炼重归、归类及其多任务学习难题。
客户还能够根据拓展 adanet.subnetwork.Generator 类型，来充足界定要探寻的备选子网站搜索室内空间。这促使她们可以根据可得到的硬件配置来扩张或是变小其检索室内空间。子互联网的训炼室内空间能够简易还可以繁杂，简易的情况下能够仅仅数次拷贝一样的子网络连接设置，只不过是用了好多个不一样的随机种子，繁杂的情况下就可以是用不一样的超参数组合训练几十个不一样的子互联网，随后由 AdaNet 挑选在其中的某一个包含到最后的集成化实体模型中。
假如的大伙儿对单独试着 AdaNet 很感兴趣，能够前去 Github repo（https://github.com/tensorflow/adanet），并查询有关实例教程（https://github.com/tensorflow/adanet/tree/v0.1.0/adanet/examples）。
via：Google AI Blog（Charles Weill,Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees）， AI 高新科技评价编译程序
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