📌 简介
NASNet是由Google提出的基于神经网络架构搜索（NAS）的模型，通过自动化设计网络结构，在ImageNet等数据集上取得了优异的性能。其核心思想是利用强化学习或进化算法优化网络拓扑，减少人工设计的依赖。
🔍 关键特点
- 自动化设计：通过搜索算法生成最优网络结构，提升效率与准确性
- 高效性：在移动端（如Pixel手机）和桌面端均表现出色，适合实际部署
- 创新性：结合了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）与NAS技术，平衡了模型复杂度与性能
🌐 应用场景
- 图像分类（如ImageNet挑战赛）
- 移动设备端的实时图像处理
- 作为NAS领域的经典案例，启发后续研究（如AutoML）
🔗 扩展阅读