什么是NAS？
NAS（Neural Architecture Search）是深度学习领域的一项自动化技术，旨在通过算法搜索最优的神经网络结构。
通过NAS设计的模型在图像识别、自然语言处理等任务中表现出色，显著提升了效率与性能。
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NAS的核心原理
自动化搜索
使用强化学习、遗传算法或基于规则的方法生成候选网络结构。高效训练
通过代理任务（如计算资源约束）减少训练成本，确保模型在有限资源下优化。可扩展性
支持复杂模型（如Transformer、CNN）的结构优化，适应不同应用场景需求。
NAS的实际应用
- 图像分类：如NASNet在ImageNet上的突破性表现
- 目标检测：优化模型轻量化，提升实时性
- 自然语言处理：改进序列建模结构，增强语言理解能力
- 生成对抗网络（GAN）：提升生成模型的结构稳定性
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📌 提示：NAS的发展仍在快速演进中，建议关注最新论文以获取前沿动态！