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| 本文作者： AI研習社-譯站 | 2020-09-14 10:53 |
字幕組雙語原文：AutoML : 更有效地設計神經網絡模型
英語原文：AutoML: Creating Top-Performing Neural Networks Without Defining Architectures
翻譯：雷鋒字幕組（chenx2ovo）
自動化機器學習，通常被稱為AutoML，是自動化構建指神經網絡結構。AutoML通過智能架構的操作，可以讓大家更方便、更快速的進行深度學習的研究。
在本文中，我們將介紹AutoML的以下內容：
如何安裝AutoKeras來進行神經網絡架構搜索
在使用結構化、圖像和文本數據進行回歸和分類任務中，如何使用AutoKeras找到最佳的神經網絡架構。
如何評估、預測、導出（搜索到的模型）到Keras/TensorFlow，并且查看搜索到的高性能模型的架構。
通過AutoKeras這個神經架構搜索算法，我們可以找到最好的神經網絡架構，比如層中神經元的數量，架構的層數，加入哪些層，層的特定參數，比如Dropout中的濾波器大小或掉落神經元的百分比等等。當搜索完成后，你可以將模型作為常規的TensorFlow/Keras模型使用。
通過使用AutoKeras，你可以建立一個具有復雜組件的模型，比如嵌入和空間縮減，這些對于那些還在學習深度學習的人來說是不太容易理解的。
當AutoKeras創建模型時，會進行大量預處理操作，如矢量化或清理文本數據等等，都會自動完成并優化。
啟動和訓練搜索只需要兩行代碼。AutoKeras擁有一個類似Keras的界面，所以它非常易于使用。
是不是很激動，讓我們正式開始叭！
在安裝前，請先確保你安裝了以下包：
Python 3 (AutoKeras不能在Python 2上運行)
TensorFlow ≥ 2.3.0 (AutoKeras基于TensorFlow構建
在命令行中，運行下列兩個命令。這樣就能正確安裝AutoKeras。注意，不能在Kaggle筆記本中運行，最好在本地環境中運行。
作為測試，在編碼環境中運行import autokeras以確保一切正常。
我們從著名的iris數據集開始，該數據集可以從sklearn的幾個簡單的示例數據集中導入。導入的數據是一個字典，有兩個鍵值對組成，"data "和 "target"。
然而，由于target是分類標簽（三個類別），我們需要對它進行虛擬編碼。由于結果是一個pandas DataFrame，并且需要一個NumPy數組，我們在pd.get_dummies之后調用.values（獨熱編碼）。
調用X.shape得到(150，4)，調用y.shape得到(150，3)。這是說明X中包含了150行4列，y中有3個不同的類別（因此有3列）。為了評估我們的模型，我們將把數據分成訓練集和測試集。
查看數組的尺寸是一個很好的做法：
X_train: (105, 4)
X_test: (45, 4)
y_train: (105, 3)
y_test: (45, 3)
太好了！一切都很順利。我們可以開始使用Autokeras了。
導入Autokeras通常沒有問題。StructuredDataClassifier是一個在 "結構化數據 "，或者說是帶有列和標簽的標準二維數據上工作的搜索對象。max_trials參數表示要測試的模型的最大數量；在iris數據集上，由于數據集規模較小，這個參數可以設置較高一些。通常在達到max_trials之前搜索就會結束（它作為一個上限）。
對于回歸問題，使用StructuredDataRegressor。
我們可以通過調用.fit()來啟動搜索過程。verbose是一個參數，可以設置為0或1，這取決于你是否希望模型輸出訓練相關信息，比如潛在網絡的架構和每個epoch的搜索情況。然而，每個潛在架構都有數百個epoch，所以開啟這一項可能會占用空間并減慢訓練速度。
建議設置verbose=1，來顯示整個訓練的過程。因為整個搜索過程至少會持續幾分鐘才能完成。如下面示例的輸出：
如果你愿意的話，可以觀察搜索到架構隨著時間的推移而不斷變化，以及哪些元素會進入最終的神經網絡。這一過程很有意思。
在我的本地環境中，在沒有GPU加速的情況下，總共花了1小時左右才跑完15次試驗。
一旦你的模型被擬合，我們就可以評估它的性能或進行預測。一般來說，這一過程速度較快，所以verbose可以設置為0。
為了查看模型結構的更多細節并保存它，我們需要使用model = search.export_model()對其進行導出。這里的model是一個標準的TensorFlow/Keras模型，而不是AutoKeras對象。
調用model.summary()可以打印出搜索到的最佳架構。
保存模型權重，使用model.save(‘filepath/weights.h5’).
圖像分類和回歸的工作原理很像標準結構化數據的分類和回歸，但他們所使用的神經網絡的建立使用了卷積神經網絡的元素，比如卷積層、最大池化和扁平化。其中所有的參數都是可學習的。
例如，我們在MNIST數據集上實驗，從28乘28的圖像中找到一個卷積神經網絡來識別數字。Keras數據集提供了一種方便的方法來檢索這些數據，但需要將y變量轉換為虛變量。
我們看一下這些數據的尺寸：
X_train: (60000, 28, 28)
X_test: (10000, 28, 28)
y_train: (60000, 10)
y_test: (10000, 10)
很強！AutoKeras還可以處理四維數據（多通道的彩色圖像）。我們可以用ImageClassifier創建一個搜索對象（或者創建ImageRegressor用于回歸任務）。
*如果您正在運行多個搜索，請在定義搜索對象時添加一個參數overwrite=True (ak.object(overwrite=True, max_trials=x))。否則會出現錯誤。
評估、預測和導出模型的過程與結構化分類器和回歸器一樣。需要注意的是，對圖像數據進行神經架構搜索會花費更長的時間。
AutoKeras不需要任何文本矢量化操作，這很方便，因為當前有很多方法可以完成這一操作，而且每一種方法的實現都很漫長。在AutoKeras中這一操作這是由模型學習的。
我們使用20個新聞組數據集，它由屬于20個不同類別的若干新聞摘錄組成。為了節省時間和計算開銷，我們只選擇導入其中的四個類別，并且調大了測試集劃分規模（整個數據集的一半）。
X_train和X_test分別是由1128個原始文本字符串組成的數組，y_train和y_test分別是形狀(1128, 4)的數組。
請注意，AutoKeras可以處理可變長度的字符串！輸入的每個字符串不需要長度相同。
接下來，讓我們建立我們的文本分類器/回歸器。
*如果您正在運行多個搜索，請在定義搜索對象時添加一個參數overwrite=True (ak.object(overwrite=True, max_trials=x))。否則會出現錯誤。
評估、預測和導出與結構化分類器和回歸器一樣進行。
值得一看的是提出的網絡。NLP和深度學習之間的融合可以說是非常先進，像嵌入、空間還原等復雜的元素不需要明確調用就可以實現，這很神奇。
有了AutoKeras，深度學習更容易被所有人使用!
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