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以提升模型性能。以下是核心内容概览：

1. NAS 基本概念

  • 什么是 NAS？
    NAS 通过算法搜索适合特定任务的神经网络结构，替代人工设计过程。
    📌 示例：搜索适合图像分类的卷积层数量、激活函数类型等参数。
  • 为什么重要？
    传统方法依赖经验设计，NAS 可挖掘更高效的结构，例如 MobileNet 或 EfficientNet。

2. 主流方法分类

方法类型 特点 应用场景
基于规则 依赖专家经验 快速原型设计
基于采样 随机生成候选结构 小规模实验
基于强化学习 通过奖励机制优化 复杂任务（如目标检测）
基于进化算法 模拟生物进化过程 需要高鲁棒性的场景

3. 实际应用案例

  • 图像识别：通过 NAS 设计的 EfficientNet 在 ImageNet 上取得 SOTA 结果。
  • 自然语言处理：优化 Transformer 架构以减少计算资源消耗。
  • 模型压缩：搜索轻量级结构（如 TinyML）用于移动端部署。

4. 扩展学习

📖 若需深入了解 NAS 的进阶技巧，可参考 自动化机器学习教程。
🧠 推荐实践：尝试使用 PyTorch 2.0 的 NAS 工具包 进行实验。

5. 相关技术图解

Neural_Architecture_Search
Model_Compression

📌 提示：NAS 与模型压缩、自动化机器学习（AutoML）密切相关，可结合学习以获得更全面的深度学习能力。