神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）
NAS 是通过算法自动生成最优神经网络结构的技术，其核心原理包含以下步骤：
- 搜索空间定义：设定可选的模块（如卷积层、循环层）和连接方式
- 搜索策略：采用强化学习、遗传算法或基于规则的方法进行探索
- 评估指标：通过准确率、参数量等指标筛选最佳架构
- 训练与验证：在目标数据集上训练模型并验证性能
自动化机器学习（AutoML）
AutoML 通过系统化流程降低模型开发门槛，其技术原理包括：
- 数据预处理自动化：缺失值填充、特征编码等
- 模型选择优化：自动尝试多种算法组合
- 超参数调优：基于贝叶斯优化或网格搜索
- 部署适配：生成移动端/服务器端兼容的模型
模型压缩技术
通过以下方法提升模型效率：
- 剪枝：移除冗余参数（如
Pruning） - 量化：将浮点数转换为低精度表示（如
Quantization） - 知识蒸馏：用教师模型指导学生模型训练（如
Knowledge_Distillation） - 低秩近似：简化权重矩阵结构（如
Low_Rank_Approximation）
扩展阅读
如需深入了解NAS在图像识别领域的应用，可参考：AI论文中的NAS实践案例