作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近几年，随着神经网络的发展，越来越多的人关注了超参数优化、模型压缩、提高神经网络训练速度、降低内存占用等方面的问题。这些目标促使研究人员开始探索新型机器学习技术，例如自动化搜索模型架构，减少手动设计和调优过程中的时间成本。但是，如何有效地进行神经网络架构搜索（NAS）并不是一件容易的事情。除了一些过时的技术外，如遗传算法、模糊搜索法、随机森林、贝叶斯优化、其他的模型架构搜索方法，还有一些令人兴奋的最新技术如Evolutionary Algorithms、Hyperband、BOHB等。此外，目前还没有统一的、面向所有任务的神经网络架构搜索指南或工具。因此，我希望通过这个指南来分享一下我从事神经网络架构搜索相关工作的一些心得体会和经验，并对其他NAS的研究者提供一些参考。 首先，我将从以下几个方面对神经网络架构搜索做一个介绍：
- 问题背景：介绍NAS背后的动机、分类及其局限性，以及现有的自动化搜索方法
- 主要技术：介绍三种主流的神经网络架构搜索方法——遗传算法、模糊搜索法、贝叶斯优化
- 概念理解：介绍神经网络架构搜索中涉及到的主要概念，如超网络、进化算法、验证集、训练集、数据增强、鲁棒学习、集成方法、并行架构搜索等
- 操作步骤和数学公式：详细阐述神经网络架构搜索的方法论，包括搜索空间的定义、搜索策略的选择、搜索方法的实现，以及算法收敛性保证和性能分析的过程
- 模型示例：演示基于PyTorch库的典型神经网络架构搜索实践过程，并通过案例实战来总结实施过程中遇到的坑和解决方案。最后给出自己的建议和看法。
2.问题背景
2.1 NAS概述