Глубокое обучение обычно ставит сложные, часто аналитически сложные задачи оптимизации. Сама целевая функция часто не может быть замкнута аналитически, а это означает, что целевая функция может быть оценена только без оценки градиента. Вот где присоединяется Нулевой Орден.
Оптимизация вышеуказанных проблемных форм — это группа нулевого порядка для оптимизации моделей черного ящика, где трудно оценить или невозможно получить явные последовательности градиентов.
Нулевой порядок:
Оптимизация нулевого порядка — это подмножество безградиентной оптимизации, встроенное в различные сигналы и приложения машинного обучения. Инструменты для оптимизации нулевого порядка, по сути, являются безградиентными эквивалентами первого порядка. Используя вычисления функционального градиента, нулевой порядок аппроксимирует полные градиенты или стохастические градиенты.
Три ключевых преимущества оптимизации Zeroth Order:
- Быстрая реализация с минимальными изменениями в распространенных алгоритмах на основе градиента
- Вычислительно эффективная аппроксимация производной, когда ее трудно вычислить
- Сопоставимые скорости сходимости первого порядка
Приложения для оптимизации нулевого порядка:
Благодаря успешному решению задач обработки сигналов, углубленного обучения и машинного обучения оптимизация нулевого порядка привлекла к себе повышенное внимание. Этот метод оптимизации является мощным и практичным средством, с помощью которого можно оценить неблагоприятную устойчивость систем глубокого обучения.
Оптимизация нулевого порядка достигается за счет эффективных оценок градиента путем приближения к полному градиенту.
Некоторые недавние важные приложения включают создание состязательных атак черного ящика с уклонением от прогнозирования на глубокие нейронные сети, создание систем машинного обучения, не зависящих от модели, и разработку стабильных, градиентных и кривизно-регуляризованных, компьютерно-эффективных систем машинного обучения. Случаи включают в себя автоматизированное машинное обучение и метаобучение, ограниченный онлайн-контроль CAP над сетью, вывод параметров черного ящика / сложных систем и бандитскую оптимизацию, в которой игрок получает частичную обратную связь о значении функции потерь своего противника.
Оптимизация нулевого порядка в глубоком обучении для неблагоприятной устойчивости:
При обсуждении использования оптимизации нулевого порядка при создании модели злоумышленника, уклоняющегося от предотвращения, для обмана модели глубокого обучения, исследователи сообщили, что большинство исследований, касающихся уязвимости злоумышленника глубокого обучения, были ограничены белым ящиком. набор, в котором противник имел полный доступ и знание целевой системы, такой как глубокая нейронная сеть.
Оптимизация нулевого порядка — это эффективный и реалистичный метод оценки неблагоприятного воздействия систем глубокого образования и машинного обучения. Наиболее уязвимые функции могут быть обнаружены с помощью методов, основанных на нулевом порядке, для изучения уязвимостей в глубоком обучении к атакам черного ящика.
Эти подходы к оптимизации могут быть такими же эффективными, как современные атаки с помощью белых ящиков, хотя доступны только входы и выходы глубоких нейронных сетей. Оптимизация нулевого порядка также может внести ясность и обеспечить безградиентное и независимое от модели понимание эффективности прогнозирования.
Вывод. В последние десятилетия интерес к оптимизации нулевого порядка быстро возрос. По словам исследователей, оптимизация нулевого порядка все чаще использовалась для решения больших данных и задач машинного обучения, где сложно дать количественную оценку или невозможно получить явные выражения градиентов.
Learnbay — это универсальное решение для всех ваших запросов, связанных с наукой о данных и ИИ, поскольку мы специализируемся на обучении науке о данных для профессионалов, которые хотят продолжить свою карьеру в области науки о данных и искусственного интеллекта. Это одно из лучших мест для изучения Обучения искусственному интеллекту, так как представленные здесь курсы охватывают все основные концепции предмета, они помогают кандидатам эффективно понимать и практиковать концепции в различных режимах реального времени. проекты.
