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DeepMind和Waymo宣布將合作開發(fā)受進(jìn)化生物學(xué)啟發(fā)的技術(shù)

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-07-27 09:29 ? 次閱讀

DeepMind和Waymo宣布將合作開發(fā)受進(jìn)化生物學(xué)啟發(fā)的技術(shù),以提高對AI算法訓(xùn)練的有效性和效率,原因是用于無人駕駛的AI模型通常需要無限的測試和微調(diào),不斷試驗(yàn)進(jìn)行提升,DeepMind設(shè)計了一款基于進(jìn)化的方法PBT,可像生物進(jìn)化一樣自動競爭繼承,極大提高了訓(xùn)練的有效性和效率。

相比特斯拉,Waymo在商業(yè)化的道路上一直沒有太大的建樹,始終徘徊在鳳凰城的結(jié)界中,未能走向更廣闊的天地。

去年,Waymo CEO John Krafcik曾公開吐槽自動駕駛無法達(dá)到L5級,距離真正意義上的“消費(fèi)級”應(yīng)用任重而道遠(yuǎn)。場面一度引發(fā)極大反響,同時也引來了大批的反對聲浪。

盡管前路艱辛,但商業(yè)化的步伐不能停下。Waymo在商業(yè)化上邁出的一大步,是自動駕駛出租車。Waymo在鳳凰城經(jīng)過6個月7x24小時的運(yùn)營,乘客數(shù)量突破了1000人,平均一天載客不到6個人。

上個月,Waymo改裝的捷豹電動車進(jìn)行了上路測試。Waymo和捷豹在合作協(xié)議中敲定,在接下來的2年時間投放20000輛I-Pace,繼續(xù)擴(kuò)大自動駕駛出租車業(yè)務(wù)。

而DeepMind一直專心打圍棋、打奪旗、打星際…以至于提到DeepMind,很多人第一反應(yīng)是“就那個打敗職業(yè)星際玩家的那個”。回憶過去,好像DeepMind也沒干啥“正事”,光跟游戲較勁了。

硬件的性能和成本已經(jīng)可以滿足自動駕駛的一部分需求,適用于自動駕駛的傳統(tǒng)傳感器的性能還在不斷提高;攝像頭+雷達(dá)+聲波等傳感器組合套裝,成本也在不斷降低。

但自動駕駛并非單純依賴硬件就能實(shí)現(xiàn),在算法方面還有極大地提升空間。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能受訓(xùn)練方案的影響非常大。我們的目標(biāo)就是找到最優(yōu)學(xué)習(xí)率、讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每次迭代后變得更好,但性能波動不需要太大。

Waymo之前的方式是采用人工微調(diào)的方式。這項(xiàng)工作對人員的要求不低,需要豐富的經(jīng)驗(yàn),以及耐心和細(xì)心。這種不斷試錯的方式雖然效果好,但非常耗費(fèi)時間、精力和資源。

如今,DeepMind和Waymo,兩個谷歌旗下的公司,終于開始聯(lián)手搞事情了。

Mission 1:提高調(diào)參效率,降低人員工作量

DeepMind此次伸出援手,需要幫助Waymo在算法上解決掉一切阻礙。第一步,就是提高微調(diào)的效率,降低研究人員的工作量。

為此,DeepMind設(shè)計了一種基于進(jìn)化競爭(Population Based Training)的自動優(yōu)化超參數(shù)的方法。

這種方式(后續(xù)我們簡稱其為PBT)將手動調(diào)參和隨機(jī)搜索的有點(diǎn)結(jié)合在一起,定期評估模型。

模型之間依照叢林法則開始相互競爭,勝者為王并產(chǎn)生一些略有突變的超參數(shù)“后代”。長江后浪推前浪,前浪死在競爭中,最終推動模型的進(jìn)化。

PBT模型能夠提升效率很重要的一點(diǎn)是,它不需要從頭開始重新訓(xùn)練。每個勝者的后代都遺傳了父輩的最佳狀態(tài),并且產(chǎn)生新的突變超參數(shù)。

但這樣一直處于競爭狀態(tài)會導(dǎo)致模型過度短視,眼光不能放長遠(yuǎn),更傾向于當(dāng)前結(jié)果而忽視了長期效應(yīng)。

DeepMind采取的解決方式是增加種族多樣性。通過創(chuàng)建足夠多的稱為利基(niches)的子種族,將能夠保證模型可以持續(xù)的進(jìn)化,讓那些缺乏爆發(fā)力卻有后期優(yōu)勢的種族也能有機(jī)會成為勝者。

初步效果

實(shí)驗(yàn)取得了不錯的進(jìn)展,PBT算法不僅實(shí)現(xiàn)了更高的精度,并且減少24%的誤報、保持了較高的召回率。

同時,PBT還節(jié)省了時間和資源。通過PBT訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),時間和資源只有原來的一半。因此Waymo聲稱,已將PBT直接納入其技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)。24%的誤報,同時也能保持較高的召回率。

此外,PBT所需的訓(xùn)練時間和計算資源僅為原來的一半。根據(jù)Waymo的說法, PBT已被直接納入Waymo的技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)。

DeepMind此次伸出援手,需要幫助Waymo在算法上解決掉一切阻礙。而如果兩個部門能打一個漂亮的配合戰(zhàn),顯然對今后的士氣、整個市場的預(yù)期、大眾的接受度,都將有極大的提升。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:勝者為王!DeepMind新算法助Waymo加速模型訓(xùn)練

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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