拓海先生、最近部下から「性能予測器を作ればNASのコストが下がる」と聞きまして、何だか難しそうでして。要するに学習させたモデルの性能を予測する仕組みという理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！はい、そのとおりです。NAS（Neural Architecture Search、ニューラルアーキテクチャ探索）は大量の候補モデルを試すため計算コストが高いのです。性能予測器はその代わりに「この設計ならおおよそこのくらいの精度になりますよ」と予測できる仕組みですよ。
それは分かりやすい。ただ、我々の現場で困るのは学習済みのアーキテクチャが十分に揃わないことだと言われました。データや計算資源が限られる中で、どうやって予測器をしっかり育てるのですか？
良いポイントです！今回の研究はそこに手を入れています。結論を先に言うと、図の「見た目」を変えずにラベルだけ入れ替えた等価なグラフ（グラフ同型）を大量に生成して、データを増やすのです。重要なのは三点、等価性の利用、計算コストの低さ、予測器の汎化向上ですよ。
等価なグラフを増やす、ですか。なるほど、つまり見た目を変えただけで新しい学習データに見立てるということでしょうか。これって要するに攻めるより守りを厚くしている感じですか？
良い比喩ですね！図で言えば中身は同じでラベルだけ並べ替えているので、実質的に性能ラベルは不変です。ですから真の新規設計を大量に作るより安価にデータを増やせます。経営視点では初期投資を抑えつつ予測器の信頼性を上げられる点が魅力ですよ。
投資対効果で言うと、現場に導入するまでの道筋が気になります。実際にこれを導入すると、現場の工数やクラウド費用はどの程度抑えられるのでしょうか。定量的な指標はありますか？
具体的には、同じ精度を得るための試行回数や学習回数が減ることで、計算時間とそれに伴うクラウド費用が下がります。論文では性能予測器を使うとNASの評価コストが大幅に削減される数字を示していますが、実務ではまず小さなパイロットで効果を測るのがお勧めです。三点で確認すると良いですよ、効果、安定性、実装の難易度です。
実装はうちのエンジニアで追えそうですか。特別なライブラリやアルゴリズムが必要なら敷居が上がるのですが。
安心してください。提案手法は本質的に行列操作とラベルの並べ替えで実現でき、特別なハードウェアは不要です。要点は三つ、既存データの拡張、既成の性能予測モデルへの適用、計算コストの低さです。したがって既存のフレームワークに比較的容易に組み込めますよ。
なるほど、では技術的な肝についてもう少し教えてください。例えば行列をどう扱うのか、実務ではどのように実装するのかを知りたいです。
簡潔に言うと、グラフはノード間のつながりを表す隣接行列（adjacency matrix）と、各ノードの属性を表すベクトルで表現されます。ラベリングの並べ替えは置換行列（permutation matrix）で行い、その行列を掛けるだけで別表現を作れます。やっていることは単純な線形代数ですから、実装はPython＋NumPyやPyTorchで素早く行えますよ。
分かりました。これって要するに、既にある設計を別の見え方にすることでデータを増やし、予測器を賢くするということですね。では最後に、私が部内で説明するときに押さえるべき要点を一言で教えてください。
はい、三点でまとめます。第一に、グラフ同型性を利用してデータを増やし、性能予測器の学習を効率化できる。第二に、計算コストは非常に低く既存フレームワークに組み込みやすい。第三に、パイロット検証でROIを早期に確認することが実務導入の近道です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
ありがとうございます。私の言葉でまとめますと、既存の設計図を並び替えて見かけ上のバリエーションを作り、それで性能予測モデルを鍛えることで、本番で試すモデル数とコストを減らせる、という理解で間違いないでしょうか。
