🧠 什么是 NAS？
神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称 NAS）是自动机器学习（AutoML）领域的重要分支，旨在通过算法自动设计最优的神经网络结构。与手动调参不同，NAS 可以探索海量的模型架构组合，找到在特定任务上表现最佳的结构。
- NAS 的核心目标：优化模型性能（如准确率、推理速度）
- 常见方法：基于规则搜索、强化学习、进化算法、基于代理的优化
- 应用场景：图像识别、自然语言处理、目标检测等
🔍 NAS 的重要性
- 减少人工经验依赖
通过自动化流程，降低对专家设计模型的依赖，提升效率。 - 突破传统设计瓶颈
手动设计架构往往受限于人类想象力，NAS 可发现更复杂的结构。 - 适配多样化需求
可针对不同硬件（如移动端、边缘设备）或数据集定制架构。
📚 NAS 的典型应用
- 深度学习模型优化：提升模型在有限资源下的性能
- 高效模型设计：生成轻量级网络以适应移动端部署
- 自动化超参数调优：与 NAS 联合优化模型结构和参数
🌐 进一步学习
如需深入了解 NAS 的最新研究进展，可参考：
自动化机器学习（AutoML）技术详解
📌 提示：NAS 技术仍在快速发展中，建议结合具体任务选择合适的搜索策略。