神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是人工智能领域近几年非常热的研究话题之一，在arxiv上和各大计算机顶会上的论文更是层出不穷。 甚至短短几年时间综述文章和网上的解读文章也如雨后春笋一般涌现，似乎NAS一时间变得炙手可热。 现有的文章都梳理的比较清晰，而且总结的也都很不错，各位可以去看看参考文献中列出的原文。 既然现在文章这么多，资料也很丰富，这里就不去重复现有文章的观点了。 这篇文章主要综合了一下现有的文献，并加上一些自 …

2020年11月20日 · 介绍了神经网络结构搜索 (NAS)的基本概念及其进化过程，重点解析了可微结构搜索 (DARTS)算法的工作原理，包括如何通过连续化搜索空间简化传统NAS方法，并通过梯度下降优化神经网络结构。 https://blog.csdn.net/zxfhahaha/article/details/102747427. https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/89930990. https://blog.csdn.net/weixin_42765656/article/details/109598194. …

神经结构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）是一种自动设计神经网络的技术，可以通过算法根据样本集自动设计出高性能的网络结构，在某些任务上甚至可以媲美人类专家的水准，甚至发现某些人类之前未曾提出的网络结构，这可以有效的降低神经网络的使用和实现成本。 NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，用某种策略从中搜索出最优网络结构。 神经网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量，称为性能评估。 这一过程如下图 …

2020年7月5日 · Cell可以看做是整体网络架构里面的一个单元块，类似ResNet架构的残差块或者 MobileNet V2的bottleneck，整个网络就是由这些单元块堆叠连接而成。 Cell分两种：Normal和Reduction。 当输入特征和输出特征的分辨率是一致时，采用Normal Cell，当输入特征的分辨率是输入特征的一半时，采用Reduction Cell。 Reduction Cell的设计方法Normal Cell基本一样，只是在输入特征上添加了一个stride=2的卷积操作，降低分辨率。 在整体网络架构中，Normal Cell …

Cell-based 的 search space 可以被视为一种分层搜索空间 level 为 3 时的特殊情况，level1 对应操作，level2 的 motifs 对应 cells，level3 则对应 meta-architecture。

NAS算法的要素有两个： 搜索空间 和 搜索算法。 前者定义了怎样的网络结构能够被找到，后者定义了在巨大搜索空间中启发式搜索的方式。 理想情况下，搜索空间可以设计得天马行空，只要搜索算法足够强，就能找到足够好的结构——不幸的是，搜索算法远不够强。 本质原因是，为了加快搜索速度，现在的搜索算法大约采用了权值共享的方式训练超网络，但是这不可避免地带来了评估误差，也就无法保证在一般性的搜索空间上得到稳定的结果。 所以，大家采用了折中的方式： …

2019年6月18日 · 神经网络结构搜索（Neural Architecture Search,NAS）是自动 机器学习 （Auto-ML）领域热点之一，通过设计经济高效的搜索方法，自动获取泛化能力强，硬件要求友好的神经网络，大量的解放研究员的创造力。 在现今 深度学习 的浪潮中，“炼丹师”作为深度学习工作者自嘲的称号使得NAS注定将成为新的研究热点。 人工神经网络结构设计vs自动神经网络结构搜索. 经典的NAS方法中，主要包含以下三个方面： 网络架构和超参数优化的问题，有以下的特点： 在 …

2018年8月31日 · 在 nas 任务中，进化算法的交叉算子和任务结合比较紧，被定义为一些类似添加、删除层的操作，而非简单的更改某一位编码。 用进化算法解决 NAS 问题，不同的工作可能聚焦在不同的过程中，比如如何 sample 种群，如何 update 种群，如何生成子代种群等。

2024年9月23日 · 神经架构搜索（NAS） 是指通过搜索算法自动设计神经网络架构，从而优化特定任务的性能。 NAS的目标是在一个定义好的搜索空间中，找到最佳的网络结构，该结构通常由性能指标（例如准确率、速度、参数量等）来衡量。 NAS主要包括三个关键要素： 搜索空间（Search Space）：定义了所有可能的网络架构。 搜索策略（Search Strategy）：指导如何在搜索空间中高效地探索。 性能估计（Performance Estimation）：评估候选架构的性能。 1.1 为什么需 …

2023年11月12日 · NAS聚焦对网络拓扑的自动化设计，旨在根据不同的工作负载自动搜索到较启发式网络更优的网络结构 （广大算法设计者的福音！ ），这种技术可以有效地指导算法设计，并且也可以作为一种prune方法用于硬件部署之前的算法预处理。 NAS不仅能很快速方便地进行网络架构设计，甚至也能在更少参数计算量的情况下实现更高的性能。 通过对loss和momentum的设计，NAS可以实现灵活的搜索策略，以适应高性能或者高推理速度等等方面的要求。 例如，在 …