神經結構搜索

神經結構搜索 (Neural Architecture Search, NAS) 是一種自動化設計人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANN）這種在機器學習領域被廣泛運用的模型的技術 ^[1]。目前，通過神經結構搜索所設計的模型的性能，已經可以達到甚至超過由人工設計的模型 ^[2] ^[3]。神經結構搜索的方法可以按照搜索空間、搜索策略和性能估計策略三個方面進行分類^[1]：

搜索空間（Search Space） 定義了可以設計和優化的人工神經網絡種類；
搜索策略（Search Strategy） 定義了探索搜索空間的方法；
性能估計策略（Performance Estimation Strategy） 通過一個潛在神經網絡的結構來評估其性能（不一定構建並訓練這個網絡）。

神經結構搜索與超參數優化（Hyperparameter optimization ）有著密切的聯繫。它也是自動機器學習（Automated machine learning）的一個子領域。

搜索空間

宏搜索空間

微搜索空間

其他搜索空間

搜索策略

強化學習

進化算法

多目標搜索

可微分的搜索（基於梯度的搜索）

性能估計策略

權重共享

基於預測器

參考資料

^ ^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 . （原始內容存檔於2021-01-27）.
^ Zoph, Barret; Le, Quoc V. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. 2016-11-04. arXiv:1611.01578  [cs.LG].
^ Zoph, Barret; Vasudevan, Vijay; Shlens, Jonathon; Le, Quoc V. Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition. 2017-07-21. arXiv:1707.07012  [cs.CV].

[elsken2019neural-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 . （原始內容存檔於2021-01-27）.

[zoph2016neural-2] Zoph, Barret; Le, Quoc V. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. 2016-11-04. arXiv:1611.01578  [cs.LG].

[zoph2017learning-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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[3]