简介

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是深度学习领域的一项关键技术，旨在自动设计最优网络结构。通过算法探索可能的网络配置，NAS能够显著提升模型性能，同时减少人工调参成本。🧠

NAS_Basics

核心概念

  • NAS的目标：寻找在特定任务上表现最佳的网络结构（如分类、检测等）
  • 常用方法：
    • 基于规则的方法：依赖专家经验设计搜索空间
    • 基于采样的方法：通过随机或系统化方式生成候选结构
    • 基于优化的方法：使用梯度下降等优化算法进行结构搜索
  • 关键挑战：
    • 搜索空间复杂度高（🚀）
    • 计算资源消耗大
    • 结构泛化能力需验证

应用场景

  1. 图像分类：如AutoML-Zero的实验
  2. 目标检测：如NASNet系列模型
  3. 自然语言处理：如Transformer结构的优化
  4. 强化学习：如结合RL的动态架构搜索

延伸阅读

若想深入了解NAS的最新进展，可参考：
/community/tech/deep-learning-community/tutorials/nas-advances

神经网络架构搜索