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神经架构搜索 (NAS)
自动化设计特定任务最优神经网络架构的过程，通过探索定义的搜索空间实现。
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基于强化学习的NAS
使用强化学习代理的NAS方法，该代理生成网络架构并根据其性能获得奖励。
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进化NAS
受生物进化启发的NAS方法，其中架构被选择、交叉和变异以逐步提高性能。
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基于梯度的NAS
使用梯度优化架构的NAS技术，允许在架构空间中进行连续和可微的搜索。
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基于单元的NAS
NAS策略，其中搜索空间被分解为可重用的计算单元，降低了全局架构搜索的复杂性。
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搜索空间
NAS可以探索的所有可能神经网络架构的集合，由结构和操作约束定义。
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性能估计策略
无需完整训练即可快速评估候选架构性能的方法，对NAS的计算效率至关重要。
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可微架构搜索 (DARTS)
革命性的NAS算法，将离散搜索放松为连续优化问题，允许通过梯度下降发现架构。
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Network Morphism
一种网络转换技术，在保持功能的同时改变结构，用于高效地探索架构空间。
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Meta-learning in NAS
将元学习应用于神经架构搜索（NAS），通过从不同任务或数据集上的先前搜索中学习来加速NAS过程。
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Hardware-aware NAS
一种NAS方法，在搜索过程中集成了特定的硬件约束和特性，以优化在目标硬件上的性能。
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Zero-cost NAS Proxies
超快速的评估指标，无需训练即可估算架构性能，基于梯度或激活的统计信息。
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Neural Tangent Kernel in NAS
利用神经正切核（NTK）在无需完整训练的情况下预测网络性能，作为现代NAS策略中的有效代理。
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