神经架构搜索（NAS）教程 🤖

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。以下是核心内容概览：

什么是NAS？

NAS通过算法自动设计神经网络结构，替代传统人工调参方式。其核心思想是将网络结构搜索视为一个可优化的问题，常见应用场景包括：

• 图像分类
• 目标检测
• 自然语言处理

⚠️ 注意：NAS的搜索空间可能包含大量候选结构，需合理设计搜索策略以避免计算资源浪费

主流NAS方法

1. 基于规则的方法
   📌 通过启发式规则生成候选结构（如 DARTS）
2. 基于强化学习的方法
   📌 使用RL代理探索结构空间（如 NASNet）
3. 基于进化算法的方法
   📌 模拟生物进化过程优化结构（如 ENAS）
4. 基于代理网络的方法
   📌 通过子网络评估候选结构性能（如 ProxylessNAS）

实际应用建议

• 小规模实验：可尝试使用 AutoKeras 简化流程
• 大规模训练：推荐使用 PyTorch-NAS 框架
• 可视化工具：使用 TensorBoard 监控搜索过程

扩展学习路径

如需深入了解NAS的理论基础，建议阅读：

• /ai_toolkit/tutorials/deep_learning/optimization（优化方法）
• /ai_toolkit/tutorials/deep_learning/transfer_learning（迁移学习）