Up テンプレートの構築 作成: 2026-02-28
更新: 2026-03-03

    テンプレートは，
    　　「ここに畳み込み層を入れる場所があるよ」
    　　「ここは選択肢が複数あるよ」
    といった "穴あきの設計図"。
    これは人間が事前に用意することが多い。

    設計（パーツを組む）は，
    　そのテンプレートの穴を，パーツで埋めること。
    これはコントローラの役割。
    ｢穴｣ は変数で，｢穴を埋める｣ は値の設定。

    テンプレートは「設計図の下書き」，
    コントローラは「その下書きを埋めて完成させる職人」。


    テンプレートは，アーキテクチャの「枠組み」や「制約」を定めるもの。
    とえば：
    　・畳み込み層の数
    　・各層の種類（Conv, Pooling, Attention など）
    　・各層の幅の範囲 (フィルターサイズやストライド)
    　・接続のパターン（直列，並列，スキップ接続など）
    　・活性化関数の種類

    コントローラはこのテンプレート (｢空の器｣) を入力として受け取り，それに従って
    　　「どの層をどこに配置するか」
    　　「どのハイパーパラメータを使うか」
    などを決定する。


    NAS の「AI が AI を設計」は，
    　　モデルが出来上がっていく
    　　＝ コントローラが出来上がっていく

    コントローラーは，
    　　テンプレートの穴変数の値を調節
    という形で，テンプレートからモデルをつくる。

    そしてこれは，つぎのループを繰り返すことで実現される：
    　　コントローラ：
    　　　　　テンプレートの穴変数に値を代入
    　　　　　（｢アーキテクチャの設計｣）
    　　ユーザ：
    　　　　　アーキテクチャを構築・訓練
    　　　　　検証データで性能を測る（評価）
    　　　　　性能を報酬としてコントローラに返す
    　　コントローラ：
    　　　　　報酬をもとに，穴変数に代入する値を導出
    　　　　　(｢学習する｣)


    実際の NAS システムでは，テンプレートはコードや DSL (ドメイン特化言語) で記述されている。
    即ち，テンプレートの実体は，つぎのようなコード：
      python template = { "num_layers": 6, "layer_type": ["conv", "pool", "fc"], "kernel_size": [3, 5, 7], "activation": ["relu", "tanh"] }
    このテンプレートは，
    　　6層のネットワーク
    で，各層に
    　　layer_type, kernel_size, activation
    の3つの穴がある。

    「穴」を意味は：
穴の名前 意味 選択肢（値の候補）
layer_type レイヤーの数 3〜10
num_layers 各レイヤーの種類 "conv", "pool", "fc"
kernel_size 畳み込みやプーリングの
カーネルサイズ		 3, 5, 7
activation 活性化関数 "relu", "tanh"