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
。
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

。 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：

 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 

 宏搜索空间 

 微搜索空间 

 其他搜索空间 

 搜索策略 

 强化学习 

 进化算法 

 多目标搜索 

 可微分的搜索（基于梯度的搜索） 

 性能估计策略 

 权重共享 

 基于预测器 

 参考资料 

Category:人工智能