神经架构搜索算法创新：从NAS到AutoML的自动化模型设计演进

神经架构搜索算法创新：从NAS到AutoML的自动化模型设计演进概述神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是自动化机器学习（AutoML）的核心技术，旨在自动设计最优的神经网络架构。从早期的强化学习方法到现代的进化算法和基于梯度的方法，NAS算法经历了快速的发展。本文将深入探讨NAS算法的创新历程，分析各类算法的原理、优缺点及应用场景，帮助读者全面理解NAS的核心技术。NAS基础2.1 NAS问题定义NAS的目标是在搜索空间中找到最优的神经网络架构：搜索空间(Search Space) → 搜索策略(Search Strategy) → 评估策略(Evaluation Strategy) → 最优架构(Optimal Architecture)数学定义：α* = argmin_α L(α) 其中： - α ∈ A 是架构空间 - L(α) 是架构α的损失函数2.2 NAS三要素搜索空间：定义了可以搜索的架构范围包括操作类型、连接方式、网络深度等搜索策略：