什么是 NAS？
NAS（Neural Architecture Search，神经架构搜索）是一种自动搜索神经网络结构的方法。它通过搜索和评估大量的神经网络架构，以找到最优或近似最优的网络结构。
NAS 的应用
NAS 在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用，可以帮助我们设计出更高效、更强大的神经网络。
NAS 的工作原理
- 定义搜索空间：确定神经网络的参数范围，如层数、每层的神经元数量等。
- 搜索策略：选择合适的搜索算法，如强化学习、贝叶斯优化等。
- 性能评估：在训练集上训练网络，评估其性能。
- 迭代优化：根据性能评估结果调整搜索策略和参数。
NAS 的优势
- 自动化：无需人工设计网络结构，节省时间和人力成本。
- 高效：可以快速找到性能较好的网络结构。
- 可扩展：可以应用于不同的任务和数据集。
更多阅读
想要了解更多关于 NAS 的信息，可以访问我们的 NAS 深度学习教程。
NAS 搜索流程图