🧠 NASNet 是一项关于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）的突破性研究，专注于如何通过学习实现跨任务的可迁移架构搜索能力。该论文提出了一种创新方法，使搜索到的高效网络结构能够泛化到其他场景，显著降低了计算成本。
核心内容速览
- 研究目标：解决传统NAS方法在不同任务间缺乏泛化性的问题
- 方法创新：
- 引入**元学习（Meta-Learning）**框架
- 设计共享搜索空间与任务特定适配层
- 通过强化学习优化架构参数
- 实验结果：
- 在ImageNet等数据集上表现优于基线模型
- 实现85%的模型压缩率的同时保持性能
技术亮点 🚀
- 跨域迁移能力：通过迁移学习，同一架构可适配图像分类、目标检测等任务
- 自动化搜索：减少人工设计网络的依赖，提升效率
- 开源实现：提供完整代码框架（点击查看项目仓库）
扩展阅读 📚
若对NASNet的实现细节或相关技术感兴趣，可进一步阅读：