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神经结构搜索

神经结构搜索 (Neural Architecture Search, NAS) 是一种自动化设计人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）这种在机器学习领域被广泛运用的模型的技术 [1]。 目前，通过神经结构搜索所设计的模型的性能，已经可以达到甚至超过由人工设计的模型 [2] [3]。 神经结构搜索的方法可以按照搜索空间、搜索策略和性能估计策略三个方面进行分类[1]：

  • 搜索空间（Search Space） 定义了可以设计和优化的人工神经网络种类；
  • 搜索策略（Search Strategy） 定义了探索搜索空间的方法；
  • 性能估计策略（Performance Estimation Strategy） 通过一个潜在神经网络的结构来评估其性能（不一定构建并训练这个网络）。

神经结构搜索与超参数优化（Hyperparameter optimization ）有着密切的联系。它也是自动机器学习（Automated machine learning）的一个子领域。

搜索空间

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宏搜索空间

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微搜索空间

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其他搜索空间

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搜索策略

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强化学习

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进化算法

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多目标搜索

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可微分的搜索（基于梯度的搜索）

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性能估计策略

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权重共享

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基于预测器

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参考资料

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  1. ^ 1.0 1.1 Elsken, Thomas; Metzen, Jan Hendrik; Hutter, Frank. Neural Architecture Search: A Survey. Journal of Machine Learning Research. August 8, 2019, 20 (55): 1–21 [2020-03-17]. Bibcode:2018arXiv180805377E. arXiv:1808.05377  . （原始内容存档于2021-01-27）. 
  2. ^ Zoph, Barret; Le, Quoc V. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. 2016-11-04. arXiv:1611.01578   [cs.LG]. 
  3. ^ Zoph, Barret; Vasudevan, Vijay; Shlens, Jonathon; Le, Quoc V. Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition. 2017-07-21. arXiv:1707.07012   [cs.CV]. 
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