走近华为“天才少年”钟钊：入职两年两度突破业界学界极限( 二 )

AutoML，简单来讲，就是用人工智能的方式来写 AI 算法，用 AI 来设计 AI。在钟钊入职之前，华为诺亚方舟实验室已经在进行 AutoML 方向的相关研究。入职后 1 年，钟钊就带队解决了这个难题，次年又自研出了端到端的像素级 AutoML 流水线。

文章插图

图注：团队合影
除了 AutoML 这项研究，钟钊在移动端视觉模型上，也有不少建树。
一直以来，设计用于移动端视觉模型主要有两种方法：一种是手工设计轻量级的网络结构，如 ShuffleNet、MobileNetV3 等已取得一定的进展。不过钟钊团队研究发现这些模型的卷积核之间仍然存在冗余，限制了模型的速度。
另一种是方法进行模型压缩，通过剪枝、蒸馏等手段获得一个与大模型结构相似的小模型。但这种方法又会使精度下降，难以满足高端手机的要求。
钟钊加入华为后，带领团队提出过一种根据图像的内容自适应生成卷积核的动态方法。这种方法可以在保持精度的情况下显著降低计算量，对于不同的 CNN 网络可以降低 37%-71.3% 不等。此外在数据增强方面，钟钊在华为也研究了一种对抗性自动数据增强方法，发表在 2020年 ICLR 上。

文章插图

论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.11188

直挂云帆济沧海

钟钊目前取得的成就已经处于很多人可望不可及的金字塔顶端。
但他在其自述中仍谦虚地表示：社会在发展，人类在进步，技术的极限也可以不断被突破，AutoML的研究和应用任重道远。
钟钊用“种子”和“森林”来描述自己的兴趣与成果，他觉得对人工智能算法的兴趣，在本科时已经在心里埋下了一颗小小的种子。
但仅有兴趣是不够的，种子要想长成大树，从汲取养分、向下扎根、破土而出再到枝繁叶茂、绿树成荫等等，每一步都不容易。而且，在大自然残酷的优胜劣汰法则下，要让一颗种子长成参天大树，生生不息繁衍成一片森林，必将还要经受住更猛烈的暴风雨洗礼。
在钟钊看来，实现 AutoML 的初步商用落地，只是终极目标中的一个阶段性目标，未来十年，随着技术的迭代成熟，算力的进一步增长，团队成员们希望 AutoML 能真正实现自动化，解放生产力，更长远的目标，就是 AutoML 能够真正脱离专家干预，超越人类设计。
用钟钊的话来说就是：这就是他想要做的能work的research！
参考资料：

http://app.huawei.com/paper/newspaper/newsPaperPage.do?method=showNewHwrPaperInfo&sortId=1&newsInfo=92216
https://www.zhihu.com/question/336418328/answer/758978491
https://scholar.google.com/citations?user=igtXP_kAAAAJ

文章插图

雷峰网
【走近华为“天才少年”钟钊：入职两年两度突破业界学界极限】