神经网络架构搜索（NAS）是深度学习领域的重要技术，旨在通过自动化方法设计最优网络结构。以下是关键知识点：

什么是NAS？

NAS通过算法自动探索网络结构空间，替代人工设计过程。常见方法包括：

  • 基于规则的搜索（如遗传算法、强化学习）
  • 基于代理的搜索（如贝叶斯优化）
  • 神经网络代理（如ENAS、AutoKeras）
神经网络架构搜索

应用场景

NAS广泛应用于以下领域：

  1. 图像识别（如CNN结构优化）
  2. 自然语言处理（如Transformer变体设计）
  3. 强化学习（如定制化网络架构）
  4. 边缘计算（如轻量化模型生成）
图像识别_神经网络

学习路径

  1. 掌握基础深度学习知识（推荐：深度学习入门教程）
  2. 学习搜索算法原理（如遗传算法、蒙特卡洛树搜索）
  3. 实践工具使用（如TensorFlow 2.x、PyTorch）
  4. 关注最新研究进展（如NASNet、DARTS）

扩展阅读

自然语言处理_模型