什么是神经网络架构搜索？
神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是通过自动化方法寻找最优神经网络结构的技术。相比人工设计网络，NAS 能在海量可能中筛选出性能最佳的模型，常用于复杂任务如图像识别、自然语言处理等。
核心原理与方法
搜索空间定义
明确可选的层类型（如卷积层、全连接层）和连接方式（如跳跃连接）搜索策略
常见方法包括：- 基于规则的搜索（如遗传算法、强化学习）
- 基于代理的搜索（如 DARTS、ENAS）
- 随机搜索 与 网格搜索
评估指标
以准确率、FLOPs、参数量等为基准，通常在验证集上进行测试
应用场景
- 自动化机器学习（AutoML）流程
- 针对特定硬件优化模型（如移动端部署）
- 提升复杂任务的模型性能（如目标检测、语音识别）
扩展阅读
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