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神经网络架构搜索NAS 神经网络架构搜索 (Neural Architecture Search - NAS) 综述 引言 深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了革命性的进展，这很大程度上归功于精心设计的神经网络架构。然而，人工设计高性能的神经网络架构既耗时又需要专业知识，并且往往受限于人类的经验和直觉。为了解决这个问题，神经网络架构搜索 (Neural Architecture Search, NAS) 领域应运而生。NAS 旨在自动化神经网络架构的设计过程，将架构设计视为一个搜索问题，并利用算法自动探索和发现最优或接近最优的神经网络架构，从而解放人力，并有可能发现超越人类专家设计的架构。 本章节将对神经网络架构搜索 (NAS) 领域进行全面的综述，深入探讨 NAS 的核心要素，包括搜索空间、搜索策略和评估策略。同时，我们还将探讨 NAS 的高级主题与扩展，以及其在实际应用中的前景与挑战。通过本章节的学习，读者将能够对 NAS 的基本概念、关键技术和未来发展趋势有一个清晰而深入的理解。 第二章：NAS 的核心要素：搜索空间 (Search Space) 搜索空间是 NAS 的基石，它定义了算法可以探索的候选神经网络架构的集合。搜索空间的设计至关重要，它直接决定了 NAS 的搜索效率和最终搜索到的架构的性能上限。
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