AI_papers_NAS/Neural_Architecture_Search_Tutorial

神经架构搜索（NAS）教程 📚

神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是自动设计深度学习模型架构的技术，旨在通过算法优化网络结构，提升模型性能。以下是关键知识点：

1. 核心概念

• 自动化设计：替代人工手动调参，通过搜索算法（如遗传算法、强化学习）生成最优架构
• 搜索空间：定义可选的操作（如卷积层、池化层）和连接方式（如残差连接、密集连接）
• 评估指标：基于准确率、参数量、计算效率等标准进行筛选

2. 常用算法

• 基于代理的搜索（Proxyless）：使用轻量模型快速评估候选架构
• 强化学习（RL）：通过奖励机制引导架构选择（如NASNet）
• 进化算法：模拟生物进化过程优化架构（如ENAS）

3. 实战案例

• 图像分类：使用NAS生成CNN架构（如MobileNetV3）
• 目标检测：优化YOLO或Faster R-CNN结构
• 自然语言处理：设计Transformer变体（如BERT）

4. 扩展阅读

• 深入理解NAS原理：Neural_Architecture_Search_Overview
• 最新研究进展：AI_papers_NAS/Recent_Research

📌 NAS技术正在改变深度学习模型的设计方式，建议结合AI_papers_NAS/Practical_Guide进一步实践。