Поиск нейронной архитектуры

Поиск нейронной архитектуры (NAS) - это автоматизированный процесс проектирования архитектуры нейронных сетей, направленный на поиск оптимальных структур для конкретных задач без обширной ручной настройки.

Ключевые компоненты

• Пространство поиска: Набор возможных архитектур сети для исследования.
• Алгоритм поиска: Техники, такие как обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы или методы на основе градиента для навигации по пространству поиска.
• Оценка производительности: Методы для быстрой оценки производительности кандидатов архитектуры.
• Цель оптимизации: Балансирование точности, эффективности и использования ресурсов.

Применение

• Создание пользовательских моделей: Автоматическое проектирование моделей для конкретных задач и наборов данных.
• Улучшение эффективности: Поиск архитектур, которые снижают вычислительные затраты при сохранении производительности.
• Инновации: Обнаружение новых архитектур, которые могут превзойти разработанные человеком.
• Оптимизация под оборудование: Адаптация архитектур моделей под конкретные ограничения оборудования.

Преимущества

• Снижает усилия человека в проектировании сложных архитектур.
• Может обнаруживать инновационные и высокоэффективные сетевые проекты.
• Потенциал для улучшения производительности за счет автоматизированного исследования.

Проблемы

• Высокая вычислительная стоимость из-за обширного пространства поиска.
• Сложность точного прогнозирования производительности кандидатов архитектуры.
• Балансирование множественных целей, таких как точность и эффективность.

Будущие перспективы

Ожидается, что достижения в NAS сделают его более доступным и экономичным, что приведет к широкому распространению в проектировании современных моделей, которые являются как инновационными, так и ресурсоэффективными.

Практический контрольный список

• Определите временной горизонт для поиска нейронной архитектуры и рыночный контекст.
• Определите входные данные, которым вы доверяете, такие как цена, объем или даты расчетов.
• Напишите четкое правило входа и выхода перед вложением капитала.
• Определите размер позиции так, чтобы одна ошибка не повредила счету.
• Задокументируйте результат для улучшения повторяемости.

Распространенные ловушки

• Рассмотрение поиска нейронной архитектуры как самостоятельного сигнала вместо контекста.
• Игнорирование ликвидности, спредов и трения исполнения.
• Использование правила на временном интервале, отличном от того, для которого оно было разработано.
• Переобучение на небольшой выборке прошлых примеров.
• Предположение о том же поведении при аномальной волатильности.

Данные и измерения

Хороший анализ начинается с последовательных данных. Для поиска нейронной архитектуры подтвердите источник данных, часовой пояс и частоту выборки. Если концепция зависит от дат расчетов или графика, выровняйте календарь с правилами биржи. Если она зависит от ценового действия, рассмотрите использование скорректированных данных для учета корпоративных действий.

Примечания по управлению рисками

Контроль рисков важен при применении поиска нейронной архитектуры. Определите максимальный убыток на сделку, общую экспозицию по связанным позициям и условия, которые делают идею недействительной. План быстрых выходов полезен, когда рынки движутся резко.

Вариации и связанные термины

Многие трейдеры используют поиск нейронной архитектуры наряду с более широкими концепциями, такими как анализ тренда, режимы волатильности и условия ликвидности. Подобные инструменты могут существовать с разными названиями или немного разными определениями, поэтому четкая документация предотвращает путаницу.