神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是深度学习领域的一项关键技术，旨在通过自动化方法寻找最优的网络结构。本中心专注于NAS算法研究、应用探索及最新成果分享。
核心研究方向
- 自动化搜索技术：基于强化学习、遗传算法和贝叶斯优化的架构生成方法
- 高效搜索框架：开发轻量级工具链支持快速实验迭代（点击了解框架详情）
- 工业级应用：在图像识别、自然语言处理等场景的结构优化实践
- 伦理与可解释性：探索黑箱搜索过程的透明化解决方案
技术挑战与突破
| 挑战 | 突破方向 |
|---|---|
| 计算成本高 | 引入分布式训练与模型压缩技术 |
| 结构多样性不足 | 开发多目标优化算法扩展搜索空间 |
| 评估标准单一 | 构建综合性能指标体系（相关论文） |
未来发展趋势
- 与元学习结合：提升搜索效率与泛化能力
- 跨模态迁移：实现图像/文本/语音等多领域结构共享
- 量子计算加速：探索量子算法在搜索空间中的应用潜力