优化NAS（神经架构搜索）是一个复杂且重要的过程，以下是一些关键的优化技巧：

1. 数据增强

数据增强可以通过多种方式提高NAS的搜索效果，例如：

  • 随机裁剪：随机裁剪输入图像的一部分。
  • 旋转：随机旋转图像。
  • 翻转：随机水平或垂直翻转图像。

2. 搜索空间设计

设计有效的搜索空间是NAS成功的关键：

  • 模块化：将网络结构分解为可重用的模块。
  • 层次化：使用层次化的搜索空间，从简单到复杂。

3. 搜索算法

选择合适的搜索算法可以显著提高搜索效率：

  • 强化学习：使用强化学习进行端到端的架构搜索。
  • 贝叶斯优化：利用贝叶斯优化进行参数优化。

4. 模型集成

集成多个模型可以提高预测的准确性：

  • 模型融合：结合多个模型的预测结果。
  • 多任务学习：在多个相关任务上训练模型，共享参数。

5. 资源管理

合理分配计算资源可以加快搜索速度：

  • 并行计算：使用并行计算加速搜索过程。
  • 分布式计算：利用分布式计算资源进行大规模搜索。

NAS架构搜索

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