DeepMind助力Waymo!提升自动驾驶AI准确率,还能加快模型训练
鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
在自动驾驶领域,谷歌Waymo无疑是标杆一样的存在。
现实世界中,Waymo已经行驶了1000多万英里(约1600万公里),而在模拟驾驶中,行驶里程更是达到100亿英里。
作为第一家提供自动驾驶出租车服务的自动驾驶汽车公司,Waymo早在去年12月,就落地美国亚利桑那州凤凰城。但历经大半年,Waymo One仍未能开出凤凰城,商业化进展远不如公众预期。
商业化道路走得艰难,与技术进展息息相关,现在,DeepMind也出手了。
强强联手
能够可靠引导无人驾驶汽车的AI模型需要无限次的测试和微调,对算力也有很高的要求。
为了提高AI算法训练的有效性和效率,Waymo正在与DeepMind展开合作,DeepMind在博文中提到,这次,他们受到了达尔文进化论的启发。
Waymo的工程师解释,AI算法通过反复测试实现自我提升,这一过程就是不断尝试并根据反馈进行调整。这样,模型的表现在很大程度上是取决于训练方案的。
找到最佳方案通常需要依靠研究人员和工程师丰富的经验。他们会精心挑选训练中的AI模型,剔除表现最差的模型并释放资源,从头开始训练新算法。
手动调整自然可以快速产生更好地结果,但这太过依靠人力了。
于是,DeepMind设计了一种基于进化竞争(Population Based Training)的自动优化超参数的方法。
基于进化竞争
基于进化竞争,简称PBT,结合了手动调整和随机搜索的优点。该方法从随机变量(超参数)开始,训练多个机器学习模型。
模型会被定期评估,并以进化的方式相互竞争,表现不佳的模型就会被“后代”(变量发生些许变化的表现更好的成员的副本)取代。
PBT不需要从头开始重新训练,因为每个后代都会继承其父网络的状态,并且在整个训练过程中积极地更新超参数。
也就是说,PBT能将大部分资源用于训练良好的超参数值。
但是,PBT也并不完美。它倾向于优化当前的结果而不考虑长期效应,这不利于后期发力的AI模型。
DeepMind的研究人员考虑到了这一点,他们为此训练了更多群体,并创建了称为利基(niches)的子群体,它们的算法仅允许它们进行内部竞争。最后,这个子群体通过提供更多独特模型在竞争中获得优势,这就鼓励了多样性。
成效如何
DeepMind和Waymo将PBT应用于行人,自行车和摩托车驾驶员识别任务,目的是调查是否可以提高召回率(确定的障碍物在场景障碍物总数上的比例)和精度(检测到的障碍物的一部分实际上是障碍而不是误报)。
最终,他们试图训练单一的AI模型,以保持超过99%的召回率,同时减少误报。
Waymo报告说,这些实验为评估真实世界模型的鲁棒性提供了一个“现实的”框架,这反过来又为PBT算法的选择竞争提供了依据。
实验表明,进化竞争需要快速评估的支持,PBT模型每15分钟就要评估一次。Google数据中心的数百分布式机器的并行化使这一需求成为可能。
Waymo还说,PBT算法能够实现更高的精度,并且减少24%的误报,同时也能保持较高的召回率。
此外,PBT所需的训练时间和计算资源仅为原来的一半。根据Waymo的说法, PBT已被直接纳入Waymo的技术基础架构。
传送门
DeepMind博客:
https://deepmind.com/blog/how-evolutionary-selection-can-train-more-capable-self-driving-cars/
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
— 完 —
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