本文提出了一种高效的 NAS 算法，用于生成具有多个竞争目标的任务特定模型，在标准基准数据集上表现优异，且搜索效率大幅提高，并在六个不同的非标准数据集上证明了该方法的有效性和多样性。

Jul, 2020

基于多目标进化算法的循环神经网络架构搜索方法在复杂度优化期间使用近似网络形态学，结果显示该方法能够找到与最先进手动设计的循环神经网络架构相比具有可比性能但计算需求较低的新型循环神经网络架构。

Mar, 2024

该论文提出了一种名为 GEA 的新型引导神经结构搜索方法，该方法使用零代理估计器在每个代际初始化阶段生成和评估多个架构，然后从现有架构生成多个后代并同时驱动探索和剪枝，结果表明 GEA 在多个数据集上都取得了最先进的结果。

Jul, 2022

本文提出了一种将神经结构搜索 (NAS) 看作寻找最优网络生成器的问题，同时提出了一种新的、层次化和基于图形的搜索空间，实现了在极少连续超参数的情况下表示极大多样性的网络类型。通过贝叶斯优化作为搜索策略，该方法有效地扩展了有效架构的范围，促进了多目标学习方法的发展， 并在六个基准数据集上进行了验证，在生成轻量级且高度竞争的模型方面表现出了有效性。

Apr, 2020

本文提出了具有可证明收敛保证的生成式对抗网络 NAS (GA-NAS)，并基于权重的鉴别器提供的奖励，采用增强学习训练生成器，探索搜寻空间而无需评估大量体系结构，通过三个公共 NAS 基准测试，在多个情况下 GA-NAS 都能打败已发布的最佳结果，同时 GA-NAS 可以处理特定搜寻约束和空间，能用于改进其他 NAS 方法找到的优化基线的 ImageNet 准确性或参数数量。

May, 2021

本文比较了基于强化学习和进化算法的两种神经架构搜索方法来优化图神经网络，结果在包括 7 个数据集的两个搜索空间内显示出两种方法的准确性与随机搜索相似，引出了有多少搜索空间维度实际上与问题相关的问题。

Jul, 2020

本文提出了一种新的多目标导向算法 MoreMNAS（Multi-Objective Reinforced Evolution in Mobile Neural Architecture Search），通过结合 EA 和 RL 的优点，将 NSGA-II 遗传算法与自然突变过程相混合，使得神经模型搜索过程中不仅能够避免模型退化，还能更好地利用已学习的知识，并在超分辨领域 SR 中进行实验，获得比某些现有技术更少的 FLOPS 令人瞩目的模型。

Jan, 2019

本研究从贝叶斯角度出发，提出了一种后验引导的神经结构搜索方法（PGNAS），通过估计网络结构和权重的联合后验分布，减少数据采样与超参数调整，并在图像分类任务上进行验证，证明了 PGNAS 较其它方法在搜索精度与速度方面具有良好的平衡。

Jun, 2019

本文探讨了一种新的神经架构搜索度量方式，发现损失曲面的平整度可以预测神经网络架构的泛化能力，通过在不同的搜索空间进行评估，提出的方法相对于现有的 NAS 方法表现更好，并且在数据分布偏移以及目标检测或语义分割等任务中具有稳健的泛化能力。

May, 2023

本文介绍一种基于神经预测器的进化算法（NPENAS）用于增强 NAS 的探索能力，设计了两种神经预测器，其中一种是基于贝叶斯优化的不确定性估计网络，另一种是直接输出输入神经结构性能预测的基于图的神经网络。大量实验表明，使用这种方法的 NPENAS 优于大多数现有的 NAS 算法.

Mar, 2020