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用于神经架构搜索的遗传算法
一种受生物进化启发的优化方法，使用选择、交叉和变异来自动发现高效的网络架构。
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进化策略
一种进化优化算法，其中变异是主要的变异算子，适用于高效探索神经架构空间。
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架构搜索空间
由特定问题的结构和操作约束定义的所有可能神经网络架构的集合。
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神经架构搜索适应度函数
一种多标准评估函数，根据精度、计算复杂度和内存消耗来衡量神经架构的性能。
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神经架构搜索计算单元
由神经架构搜索发现的可重复模块化结构，结合不同的卷积和连接操作来构建复杂架构。
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架构交叉
一种遗传算子，通过组合两个父代架构的子结构来创建潜在性能更优的新架构。
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架构变异
通过添加、删除或修改层来随机修改现有神经架构，以探索新的配置。
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神经架构搜索的差分进化
一种进化算法的变体，使用差分向量来引导架构超参数连续空间中的变异。
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多目标NAS
通过帕累托方法同时优化多个相互冲突目标（如精度、延迟和能耗）的NAS方法。
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模型采样
根据适应度从演化种群中概率性选择候选架构进行评估和繁殖的技术。
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NAS基础操作
用于构建复杂架构的基本神经操作集合（卷积、池化、激活），作为基础构建块。
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NAS精英主义
系统性地保留每一代找到的最佳架构以确保性能单调收敛的策略。
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演化式AutoML
主要使用演化方法完全自动化机器学习管道（包括NAS）的完整机器学习系统。
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NAS帕累托前沿探索
在多目标空间中探索帕累托前沿以识别提供不同性能-成本权衡的架构集合。
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神经演化研究
结合计算神经科学和演化算法发现生物启发架构的跨学科领域。
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架构超参数
NAS优化的网络结构参数（深度、宽度、连接类型），超越传统训练超参数。
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Évaluation progressive NAS
Stratégie d'évaluation accélérée utilisant des proxy ou des sous-ensembles de données pour estimer rapidement la fitness des architectures candidates.
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