1/1自動機器學習與模型壓縮第一部分自動機器學習概覽 2第二部分模型壓縮技術概述 4第三部分自動機器學習與模型壓縮的協同效應 6第四部分無監督模型壓縮方法 9第五部分監督模型壓縮技術 12第六部分模型評估和選擇策略 15第七部分部署優化與加速技術 18第八部分自動機器學習與模型壓縮的未來趨勢 20

第一部分自動機器學習概覽關鍵詞關鍵要點【自動機器學習概覽】

1.自動化機器學習流程

1.自動化特征工程：自動選擇、提取和轉換數據中的相關特征，簡化數據準備過程。

2.自動化模型選擇：根據數據集特性自動選擇最佳機器學習模型，無需手動嘗試和錯誤。

3.自動化超參數優化：自動調整模型的超參數，如學習速率和正則化系數，以提高模型性能。

2.自動可解釋性

自動機器學習概述

簡介

自動機器學習（AutoML）是一種通過自動化機器學習流程的不同階段（如數據預處理、特征工程、模型選擇和超參數優化）來簡化機器學習模型構建和部署的過程。它旨在降低機器學習模型開發的進入門檻，讓缺乏機器學習專業知識的從業者也能構建和使用高級模型。

AutoML的優勢

AutoML的主要優勢包括：

*降低入門門檻：AutoML減少了構建機器學習模型所需的專業知識和時間，使非專家能夠參與機器學習項目。

*提高效率：AutoML自動化了耗時的任務，如超參數調整和特征工程，從而提高了機器學習模型開發的效率。

*改進模型性能：AutoML能夠探索比人工可行更大的超參數空間，從而提高最終模型的性能。

*促進協作：AutoML平臺允許團隊成員協作并在統一平臺上跟蹤機器學習項目。

AutoML的階段

AutoML流程通常涉及以下階段：

*數據準備：AutoML工具自動執行數據預處理步驟，如清洗、轉換和特征縮放。

*特征工程：AutoML算法自動創建和選擇能夠提高模型性能的特征。

*模型選擇：AutoML平臺從一組預定義的機器學習算法中選擇最適合數據和任務的算法。

*超參數優化：AutoML工具自動調整算法的超參數，以最大化模型性能。

*模型訓練和評估：AutoML流程包括使用自動化過程訓練和評估機器學習模型。

*模型部署：AutoML平臺提供工具和服務，用于部署和管理機器學習模型。

AutoML的類型

AutoML可分為以下類型：

*特定于任務的AutoML：針對特定機器學習任務定制的AutoML工具，如圖像分類或自然語言處理。

*通用AutoML：適用于各種機器學習任務的通用AutoML平臺。

*神經架構搜索(NAS)：一種AutoML方法，用于自動設計復雜的神經網絡架構。

潛在缺陷

雖然AutoML具有諸多優勢，但也有一些潛在缺陷需要考慮：

*黑盒性質：AutoML算法的決策過程可能不透明，這可能會阻礙對其預測的解釋和信任。

*數據依賴性：AutoML模型的性能高度依賴于數據，數據質量和代表性的差異會導致模型性能下降。

*限制性：AutoML平臺通常提供有限的算法和超參數選項，這可能限制模型自定義和性能。

*成本：商業AutoML平臺可能需要訂閱費，這可能會增加機器學習項目成本。

結論

AutoML是一種強大的工具，可以簡化機器學習模型的構建和部署。它通過自動化耗時的任務并提高模型性能，使非專家能夠參與機器學習項目。然而，重要的是要了解AutoML的潛在缺陷，并根據具體要求和限制選擇最佳策略。第二部分模型壓縮技術概述關鍵詞關鍵要點【模型剪枝】

1.去除不相關的神經元和權重：識別對模型預測不重要的神經元和權重，并將其移除。

2.結構化剪枝：以塊或層為單位進行剪枝，保持模型的整體結構和功能。

3.訓練后剪枝：在訓練完模型后進行剪枝，保留對性能至關重要的神經元和權重。

【模型量化】

模型壓縮技術概述

模型壓縮技術旨在通過縮小深度學習模型的大小或復雜性，同時保持其精度，來提高其效率和可部署性。這些技術對于滿足資源受限設備（如移動設備和嵌入式系統）的嚴苛要求至關重要。

#量化

量化涉及降低模型中參數或激活值的精度，從而減少模型大小。常見的量化技術包括：

-定點量化：將浮點數參數和激活值轉換為具有固定位寬的整數。

-二值化：將參數和激活值二值化，僅使用1和0。

-低精度浮點：使用較少位寬的浮點格式（如半精度）來表示參數和激活。

#剪枝

剪枝通過移除冗余或不重要的連接和節點來精簡模型。常見的剪枝技術包括：

-過濾器剪枝：移除不重要的卷積核或過濾器。

-神經元剪枝：移除不重要的神經元及其連接。

-結構化剪枝：移除整個網絡層或模塊。

#蒸餾

蒸餾涉及將一個大型、復雜的教師模型的知識傳輸到一個較小、更簡單的學生模型。通過最小化教師和學生模型的輸出誤差來實現。

#正則化

正則化技術可鼓勵模型學習更簡單的表示，從而實現模型壓縮。常見的正則化方法包括：

-L1正則化：添加參數絕對值的罰項，促使參數稀疏化。

-L2正則化：添加參數平方和的罰項，促使參數值較小。

-Dropout：在訓練期間隨機丟棄神經元，迫使模型學習魯棒的特征表示。

#混合精度

混合精度訓練涉及在模型的不同部分使用不同精度的參數和激活值。例如，可以使用較低精度的激活值，而高精度的參數仍用于關鍵操作。

#其他技術

除了上述主要技術外，還有其他模型壓縮方法，包括：

-知識蒸餾：將大型模型的知識轉移到更小的模型。

-參數共享：使用相同的參數來表示模型中的多個部分。

-模型融合：合并多個模型以創建更強大但更小的模型。

-漸進式訓練：使用較小的模型開始訓練，然后逐漸增加模型大小。第三部分自動機器學習與模型壓縮的協同效應關鍵詞關鍵要點自動化模型選擇與超參數優化

1.自動機器學習(AutoML)可以自動選擇適用于特定數據集的最佳機器學習模型，從而優化模型性能。

2.超參數優化算法可以通過調整模型的超參數（例如學習率和正則化）來進一步提高模型性能。

3.將AutoML與超參數優化相結合可以創建強大的機器學習管道，該管道自動生成和優化具有最佳性能的模型。

神經網絡模型壓縮

1.神經網絡模型壓縮技術可以減少模型的大小和計算復雜度，同時保持或甚至提高模型的準確性。

2.模型壓縮方法包括剪枝、量化和知識蒸餾，這些方法可以刪除冗余參數、降低模型精度或將知識從大型模型轉移到小型模型。

3.通過將模型壓縮與AutoML相結合，可以創建高效的機器學習系統，它們可以在資源受限的設備上部署和使用。

協同高效部署

1.AutoML和模型壓縮的結合可以簡化機器學習模型的部署，使非專業人員也能輕松部署模型。

2.壓縮模型可以減少模型的大小和計算要求，從而使其更適合在移動設備、物聯網設備和其他資源受限的平臺上部署。

3.AutoML可以自動優化模型的超參數，以適應不同的部署環境，確保在各種設備上獲得最佳性能。

提高模型的可解釋性和可信度

1.AutoML和模型壓縮可以幫助提高機器學習模型的可解釋性，使其更容易理解模型的決策過程。

2.壓縮模型可以減少模型的復雜性，使其更容易分析和解釋模型的行為。

3.AutoML可以提供有關模型性能和不同超參數選擇影響的信息，從而提高模型的可信度。

增強隱私和安全性

1.壓縮模型可以減少模型中存儲的數據量，從而降低數據泄露和濫用風險。

2.AutoML可以自動執行數據預處理和特征工程任務，有助于保護敏感數據。

3.AutoML和模型壓縮相結合可以創建高效且隱私安全的機器學習系統。

促進領域持續發展

1.AutoML和模型壓縮的協同作用正在不斷推動機器學習領域的發展，使其更易于使用和部署。

2.隨著新的算法和技術的出現，機器學習模型的自動化和壓縮變得更加高效，為各種應用程序開辟了新的可能性。

3.AutoML和模型壓縮的結合有潛力在各個行業產生重大影響，包括醫療保健、金融和制造業。自動機器學習與模型壓縮的協同效應

概述

自動機器學習(AutoML)和模型壓縮是兩個相互補充的技術，它們協同作用，通過自動化和優化機器學習流程，顯著提高性能和效率。

協同效應

AutoML和模型壓縮之間存在著以下協同效應：

*自動化：AutoML自動執行機器學習管道，包括數據預處理、特征工程、模型選擇和超參數優化。這消除了手動處理的需要，從而節省了時間和資源。

*優化：模型壓縮通過減少模型大小和計算復雜度，優化模型性能。這使得模型部署在移動設備或資源受限的環境中變得可行。

*定制：AutoML可以定制以處理特定數據集和任務，而模型壓縮可以針對特定的目標設備或應用程序進行定制。這確保了最佳性能和效率。

*協作：AutoML和模型壓縮技術可以協作，從數據中提取見解并優化模型，從而獲得更準確和高效的預測。

具體應用

AutoML和模型壓縮的協同效應已在以下應用中得到證明：

*移動應用：AutoML可以生成可以在移動設備上部署的高效模型，而模型壓縮可以進一步減少這些模型的大小和計算成本。

*物聯網（IoT）：資源受限的IoT設備可以受益于AutoML和模型壓縮的結合，因為它可以提供準確的預測，同時保持低功耗和低延遲。

*醫療保健：大量且復雜的醫療數據可以通過AutoML和模型壓縮進行處理，從而生成用于疾病診斷、治療計劃和預測的準確且高效的模型。

*金融：通過將AutoML與模型壓縮相結合，可以從金融數據中提取見解并生成用于風險管理、預測分析和欺詐檢測的優化模型。

優勢

AutoML和模型壓縮協同效應提供以下優勢：

*提高準確性：通過自動化和優化，可以獲得更準確的預測模型。

*降低成本：減少模型大小和計算復雜度可以節省計算資源和存儲成本。

*加快上市時間：自動化流程和預訓練模型可以加快機器學習項目的部署。

*提高可訪問性：通過消除手動處理的需要，AutoML和模型壓縮使機器學習變得更易于訪問和使用。

結論

AutoML和模型壓縮的協同效應通過自動化、優化、定制和協作，顯著提高了機器學習流程的效率和性能。這種協同效應在移動應用、物聯網、醫療保健和金融等各個領域找到了廣泛的應用，提供了更高的準確性、更低的成本、更快的上市時間和更高的可訪問性。隨著機器學習技術的發展，AutoML和模型壓縮的協同效應有望繼續推動創新并解鎖新的可能性。第四部分無監督模型壓縮方法無監督模型壓縮方法

無監督模型壓縮方法針對未標記數據集進行模型壓縮。與監督方法不同，這些方法不會利用標簽信息來指導壓縮過程。

量化

量化是將高精度權重和激活值轉換為低精度表示。這可以通過使用較少的位數來表示值來實現。常用的量化方法包括：

*二值化：將權重和激活值轉換為0或1。

*多級量化：將權重和激活值映射到有限個離散值。

*自適應量化：根據模型激活值的分布動態確定量化級別。

剪枝

剪枝涉及移除對模型性能影響較小的權重。這可以通過以下方式實現：

*權重剪枝：移除絕對值低于某個閾值的權重。

*激活剪枝：移除不重要的神經元，即激活值接近0或1的神經元。

*結構化剪枝：移除整個卷積層或神經元組。

低秩分解

低秩分解將權重矩陣分解為兩個低秩矩陣的乘積。這可以大大減少權重矩陣的大小，同時保持模型性能。

奇異值分解（SVD）：

```

W=UΣV^T

```

其中：

*W是原始權重矩陣。

*U和V是正交矩陣。

*Σ是對角矩陣，包含奇異值。

主成分分析（PCA）：

PCA是一種線性變換，它將數據投影到一個較低維度的空間。這可以通過以下方式實現：

```

W=UΣV^T

```

其中：

*W是原始權重矩陣。

*U和V是正交矩陣。

*Σ是對角矩陣，包含特征值。

稀疏化

稀疏化生成一個包含大量零值的權重矩陣。這可以通過以下方式實現：

*正則化：向損失函數中添加一個稀疏化正則化項。

*貪婪算法：迭代地設置權重為零，以最大程度地減少模型性能損失。

其他無監督方法

*自動機器學習（AutoML）：使用機器學習算法自動探索壓縮技術和超參數。

*生成對抗網絡（GAN）：生成逼真的數據樣本，以增強模型泛化性能并減少數據依賴性。

*知識蒸餾：將大型教師模型的知識轉移給較小的學生模型。第五部分監督模型壓縮技術關鍵詞關鍵要點知識蒸餾

1.通過將一個大型而復雜的模型的知識傳遞給一個更小、更簡單的模型，實現模型壓縮。

2.利用軟標簽和中間層特征再現，增強學生模型的學習。

3.探索自適應蒸餾方法，動態調整知識傳遞過程。

網絡修剪

1.識別并移除神經網絡中不重要的權重和神經元，從而減少模型大小。

2.利用剪枝算法，逐步刪除冗余連接和參數。

3.開發基于結構化剪枝的方法，保持網絡架構的整體性。

量化

1.將浮點權重和激活值轉換為低精度表示，例如定點或二進制。

2.利用量化感知訓練、量化優化和混合精度訓練，保持模型精度。

3.探索可訓練激活函數和量化輔助損失，以提高量化模型的性能。

剪枝后微調

1.在網絡修剪之后對模型進行額外訓練，以恢復因修剪而丟失的精度。

2.利用正則化和數據增強等技術，提高模型的泛化能力。

3.探索漸進式剪枝方法，在微調過程中逐步移除更少的權重。

動態模型壓縮

1.開發可根據輸入數據和運行時環境動態調整模型大小和計算成本的方法。

2.利用條件量化、自適應激活函數和可變深度網絡等技術實現動態壓縮。

3.探索基于強化學習或神經架構搜索的動態模型選擇算法。

聯合優化

1.將模型壓縮和訓練過程聯合優化，以最大化精度與模型大小之間的權衡。

2.利用正則化和損失函數，鼓勵模型產生可壓縮的表示。

3.探索基于貝葉斯優化或進化算法的自動化超參數搜索，以找到最佳的聯合優化策略。監督模型壓縮技術

監督模型壓縮技術旨在縮小監督學習模型的規模，同時保持其性能。這些技術可分為兩種主要類型：

剪枝技術

剪枝技術識別并刪除對模型預測貢獻較小的不必要參數或網絡連接。有幾種剪枝方法：

*結構剪枝：移除整個濾波器、神經元或網絡層。

*權重剪枝：將不重要的權重設置為零。

*混合剪枝：結合結構和權重剪枝。

量化技術

量化技術通過使用較低精度的數字表示來減少模型參數的大小。這可以通過以下方式實現：

*二值化：將權重二值化為1或0。

*低比特量化：使用1、2或4位等較少位數表示權重。

*進化量化：使用自動搜索算法找到最佳量化方案。

監督模型壓縮技術示例

剪枝技術

*MagnitudePruning：根據權重幅度移除較小的權重。

*LayerwisePruning：逐層移除貢獻最小的權重。

*NetworkSlimming：根據對模型預測的影響來識別和移除不必要的網絡層。

量化技術

*權重二值化：將權重二值化為正負1。

*二值激活：將激活二值化為0或1。

*低比特量化：使用8位、4位或更少的位數表示權重。

優點和缺點

剪枝技術

優點：

*減少模型大小

*加快推理速度

*提高模型解釋性

缺點：

*可能導致性能下降

*需要手動或啟發式方法進行選擇性剪枝

*難以恢復剪枝后的模型

量化技術

優點：

*大幅減少模型大小（高達90%）

*加快推理速度

*提高模型部署靈活性

缺點：

*可能導致性能損失

*需要重新訓練量化后的模型

*可能導致量化誤差累積

選擇準則

選擇合適的模型壓縮技術取決于以下幾個因素：

*目標模型大小

*可接受的性能下降

*可用的計算資源

*模型的復雜性

應用

監督模型壓縮技術在各種應用中都很有用，包括：

*移動設備上的深度學習模型

*邊緣設備上的推理

*云計算中的成本優化

*模型解釋性第六部分模型評估和選擇策略關鍵詞關鍵要點【評估指標選擇】

1.根據機器學習任務確定相關評估指標，如準確率、召回率、F1分數等。

2.考慮不同評估指標的優點和缺點，選擇與特定應用場景相匹配的指標。

3.采用多個評估指標綜合評估模型性能，避免單一指標的局限性。

【參數調優方法】

模型評估和選擇策略

在自動機器學習(AutoML)管道中，模型評估和選擇對于確保選擇最佳模型至關重要，該模型能夠在部署后實現所需性能。模型選擇涉及比較不同候選模型的性能，并根據評估指標和約束條件（例如，計算成本、準確性）選擇最適合特定任務的模型。

模型評估指標

模型評估通常基于以下指標：

*準確性：模型正確預測目標變量的能力，通常用精度、召回率和F1得分來衡量。

*損失函數：衡量預測與真實值之間的差異，如均方誤差(MSE)和交叉熵。

*泛化錯誤：模型泛化到未seen數據的能力，通常用測試集上的準確性或損失來衡量。

*魯棒性：模型對噪聲、異常值和數據分布變化的抵抗力。

*可解釋性：模型決策的清晰度和可理解性，對于調試和避免偏見至關重要。

模型選擇策略

有多種模型選擇策略可用于確定最佳模型：

*保守策略：選擇具有最低泛化誤差的模型，以優先考慮魯棒性和穩定性。

*多樣化策略：選擇來自不同算法和架構的候選模型組合，以提高泛化性能。

*基于成本效益的策略：考慮模型的訓練和推理成本，在性能和計算資源之間取得平衡。

*特定于任務的策略：針對特定任務或應用程序領域調整模型選擇標準，例如圖像分類中的精度優先級或自然語言處理中的可解釋性優先級。

模型緊湊性和可部署性

除了模型性能，可部署性和計算成本也是重要的考慮因素。模型緊湊性涉及減少模型的大小和復雜性，以提高推理效率和減少資源消耗。

模型壓縮技術可用于減少模型大小，同時保持或提高精度。這些技術包括：

*剪枝：移除不重要的模型權重和節點。

*量化：將高精度權重轉換為較低精度格式。

*蒸餾：從大而復雜的模型中訓練一個更小的學生模型。

*聯邦學習：通過分布式訓練和模型聚合來減少單個設備上的計算負擔。

結論

在AutoML管道中，模型評估和選擇策略對于確定最佳模型至關重要，該模型能夠滿足任務要求并實現所需的性能。通過考慮模型性能、可部署性和計算成本，可以為特定任務和應用程序領域選擇最合適的方法。第七部分部署優化與加速技術關鍵詞關鍵要點【模型剪枝】

1.通過移除冗余神經元和連接來減少模型大小，同時保持或提高準確性。

2.常用的剪枝方法包括過濾器剪枝、權重剪枝和結構化剪枝，適用于各種深度學習任務。

3.剪枝后的模型可以部署在資源受限的設備上，例如移動設備和嵌入式系統。

【量化感知訓練】

部署優化與加速技術

在自動機器學習（AutoML）和模型壓縮的背景下，部署優化和加速技術至關重要，以確保模型在現實世界中的高效和有效部署。以下是一些常用的技術：

1.量化

量化是一種將高精度浮點運算轉換為低精度定點運算的技術，例如將32位浮點轉換為8位整數。這可以顯著減少模型的大小和計算成本，同時保持精度。

2.剪枝

剪枝是一種移除冗余網絡連接和權值的技術。通過刪除不重要的連接和權值，模型可以變得更小、更有效率，而精度損失很小。

3.蒸餾

蒸餾是一種將大型復雜模型的知識轉移到較小、更輕量級的模型的技術。大型模型充當教師模型，向較小模型（學生模型）傳輸知識。學生模型可以獲得與教師模型相似的性能，但尺寸和復雜性卻更低。

4.網絡架構搜索（NAS）

NAS是一種自動搜索最佳網絡架構的技術。它通過優化目標函數，例如精度和計算成本，來生成高效的網絡架構。

5.并行化

并行化是一種將計算任務分配給多個處理器的技術。通過利用多個處理器同時處理任務，可以顯著提高推理速度。

6.硬件加速器

硬件加速器是專門設計用于機器學習推理的專用硬件。它們提供更高的性能和能效，使模型能夠在嵌入式設備和云環境中快速部署。

7.服務化

服務化是一種將模型部署為可訪問的Web服務的技術。通過將模型作為服務部署，用戶可以輕松地通過應用程序編程接口(API)訪問模型并進行推理。

8.持續優化

持續優化是一種持續監測和優化模型部署的技術。通過跟蹤模型性能和用戶反饋，可以定期調整模型以提高準確性和效率。

9.聯邦學習

聯邦學習是一種在分布式設備上訓練模型的技術，而無需共享原始數據。這允許在數據隱私受到限制的情況下協作訓練模型，并減少數據傳輸和存儲成本。

10.邊緣計算

邊緣計算是一種在靠近數據源的設備上處理和分析數據的技術。通過將模型部署到邊緣設備，可以減少延遲、提高隱私并節省通信成本。

這些部署優化和加速技術是AutoML和模型壓縮的重要組成部分，以實現高效、有效和可擴展的模型部署。第八部分自動機器學習與模型壓縮的未來趨勢關鍵詞關鍵要點自動化機器學習的演進

1.可解釋和可視化：自動化機器學習工具將變得更加透明和可視化，使非技術用戶能夠理解和診斷模型。

2.低代碼/無代碼開發：自動化機器學習平臺將提供低代碼/無代碼開發界面，使沒有編碼經驗的人員能夠創建和部署機器學習模型。

3.領域特定自動化：自動化機器學習工具將專注于特定領域，如醫療保健、金融和制造，提供針對特定行業需求量身定制的解決方案。

模型壓縮的前沿

1.聯合壓縮：開發聯合壓縮技術，優化模型的大小和精度，同時關注權重、激活和特征。

2.知識蒸餾的進步：探索新的知識蒸餾機制，實現復雜模型知識的更有效轉移到較小的模型中。

3.量化和二值化：研究量化和二值化技術，顯著減少模型的大小和計算成本，同時保持模型性能。

自動化和模型壓縮的融合

1.自動化模型選擇：自動化機器學習工具將利用模型壓縮技術，自動選擇最佳模型大小和精度權衡。

2.壓縮感知學習：開發壓縮感知學習算法，在訓練模型時同時優化模型性能和大小。

3.自適應模型部署：自動化機器學習平臺將根據資源可用性和性能約束，動態部署不同壓縮級別的模型。

聯邦學習與邊緣計算

1.分布式自動化機器學習：開發分布式自動化機器學習算法，處理跨多設備和位置的數據。

2.邊緣模型部署：將自動化機器學習和模型壓縮技術部署在邊緣設備上，實現低延遲、高隱私的決策。

3.聯邦壓縮：研究聯邦壓縮技術，在分散設備上安全有效地壓縮模型。

云和邊緣的協同

1.云端模型訓練：利用云端的計算資源和數據存儲，訓練復雜的大規模機器學習模型。

2.邊緣模型部署：將訓練好的模型部署在邊緣設備上，進行推理和決策。

3.云-邊緣協同：開發機制，在云端和邊緣設備之間協調模型更新、壓縮和部署。

社會影響與倫理考量

1.可信賴的自動化機器學習：確保自動化機器學習工具公平、透明和無偏見。

2.模型解釋性和可審計性：開發方法來解釋自動化機器學習模型的決策，并允許用戶審計模型的性能和輸出。

3.負責任的模型部署：制定指導方針，規范自動化機器學習和模型壓縮技術的負責任使用，防止有害或歧視性結果。自動機器學習與模型壓縮的未來趨勢

自動化與增強的人機協作

*自動機器學習（AutoML）平臺將繼續進化，提供更直觀和用戶友好的界面，降低技術門檻，使其更容易為非技術人員所用。

*人機協作將成為主流，人類專家將與AutoML算法合作，優化模型性能和解決復雜問題。

分布式與云計算

*分布式AutoML技術將興起，使大規模模型訓練和優化可在多臺服務器上進行，加速模型開發過程。

*云計算平臺將提供可擴展和按需的計算資源，為AutoML和模型壓縮提供支持。

聯邦學習與數據隱私

*聯邦學習技術將獲得更廣泛的采用，在保護數據隱私的同時，使跨多方的數據協作成為可能。

*去中心化的AutoML算法將出現，確保數據安全，同時仍然能夠從分散的數據源中學習。

神經架構搜索（NAS）與模型生成

*NAS技術將得到進一步發展，自動設計和發現新的神經網絡架構，提高模型性能。

*生成式模型將被用于生成新的數據集和增強現有數據集，為AutoML算法提供更多訓練數據。

輕量級與邊緣計算

*對于在受限設備（如智能手機和嵌入式系統）上部署的模型，輕量級和高效的模型壓縮技術將變得至關重要。

*針對邊緣計算場景的定制AutoML算法將出現，優化資源利用和模型預測性能。

安全與健壯性

*隨著AutoML和模型壓縮在關鍵任務應用程序中的應用，安全性和健壯性將成為首要考慮因素。

*對對抗樣例的魯棒性將得到重視，以防止模型受到惡意攻擊。

*可解釋性技術將受到關注，以增強模型的可信度和可理解性。

可持續性與環境意識

*可持續發展