神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索前沿綜述

摘要： 深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了廣泛的使用，并取得了令人矚目的成績。然而優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計在很大程度上仍然依賴于研究者的先驗知識和大量的實驗驗證，整個過程對于人力、算力等資源消耗巨大。因此，能否讓計算機自動地找到最適用于當(dāng)前任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成為了當(dāng)前研究的熱點。近年來，研究人員對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(Neural Architecture Search, NAS)進行了各種改進，相關(guān)...