神经架构搜索调研（NAS Survey）

📚 本文为「AI_papers_NAS」系列专题，聚焦神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）领域的最新综述与技术发展。

🧠 什么是神经架构搜索？

NAS 是通过自动化方法搜索最优神经网络结构的技术，旨在减少人工设计的复杂性。

🔍 方法分类与技术演进

1. 基于规则：通过预定义策略生成候选网络（如 Network in Network）
2. 基于搜索：利用遗传算法或模拟退火等优化算法（如NASNet）
3. 基于强化学习：通过奖励机制引导网络结构的探索（如ENAS）
4. 基于进化算法：模拟生物进化过程优化架构（如Auto-ML）
5. 基于元学习：利用元网络快速适应新任务（如MetaNAS）

📈 应用场景与效果

• 🖼️ 计算机视觉：图像分类、目标检测
• 🗣️ 自然语言处理：序列建模、机器翻译
• 🎵 语音识别：声学模型优化
• 📊 性能对比：相比传统手动设计，NAS可提升模型效率30%+

📚 扩展阅读

如需深入了解 NAS 的实现细节，可参考：
AI_papers_NAS/Neural_Architecture_Search_Tutorial

💡 提示：NAS 技术仍在快速发展，建议关注最新论文与开源项目以获取前沿信息。