机器学习之神经结构搜索(Neural Architecture Search,NAS)精讲(附代码)

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概念

神经结构搜索(Neural Architecture Search,NAS)是一种自动化机器学习技术,它旨在通过搜索神经网络的结构空间来找到最优的网络架构,以解决特定的任务。通常,这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能,减少人工设计网络结构的工作量,并提高模型的泛化能力。NAS 的目标是降低手动设计神经网络结构的工作量,同时提高网络的性能。

以下是神经结构搜索的基本流程:

  1. 搜索空间定义(Search Space Definition)

    • 定义神经网络结构的搜索空间,包括网络的深度、宽度、每层的激活函数、卷积核大小等超参数。
  2. 性能评估(Performance Evaluation)

    • 定义一个性能度量,例如在验证集上的准确率或损失函数值。
  3. 搜索算法选择(Search Algorithm Selection)

    • 选择用于搜索的算法,例如随机搜索、进化算法、强化学习方法或基于梯度的方法。
  4. 模型评估(Model Evaluation)

    • 对每个候选结构,使用给定的性能度量在训练集上进行模型训练,并在验证集上进行评估。
  5. 更新搜索空间(Update Search Sp文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-771312.html

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