在这篇论文中，我们提出了一种新颖的基于细胞的分层搜索空间，易于理解和操作，旨在优化搜索时间并且足够通用，可以处理大多数卷积神经网络的最先进架构。

Oct, 2023

本文对神经网络结构自动设计的算法 —— 神经架构搜索进行了全面的综述与研究，提出了对早期算法的问题的总结和解决方案，并对这些工作进行了详细的比较和总结。文章最后给出了可能的未来研究方向。

Jun, 2020

过去十年，深度学习的发展在计算机视觉、自然语言理解、语音识别和强化学习等多个领域取得了重大突破。神经架构搜索是自动化机器学习的必然发展方向，已经在很多任务上超过了最好的人类设计架构。本文概述不同的搜索空间、算法和加速技术，并介绍了基准、最佳实践、其他综述和开放源代码库。

Jan, 2023

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

在本文中，我们提出了用于比较 NAS 方法的基准测试，并对常用的 DARTS search space 进行了进一步的实验。我们发现，手工设计的宏观结构比搜索到的微观结构更重要，并且深度间隔是一个真实的现象，最后我们提出了最佳实践以帮助缓解当前的 NAS 缺陷。

Dec, 2019

神经架构搜索（NAS）从手动设计到自动化，提供了全面的概述，强调其在不同领域中的应用，包括医学成像和自然语言处理。该文档详细介绍了从专家驱动设计到算法驱动过程的转变，探索了初步的方法，例如强化学习和进化算法。还讨论了计算需求和高效 NAS 方法的挑战，如可微分架构搜索和硬件感知 NAS。本文进一步阐述了 NAS 在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，展示了其在不同任务中优化神经网络架构的多样性和潜力。未来的方向和挑战包括计算效率和与新兴 AI 领域的整合，展示了 NAS 的动态特性和其朝着更复杂、高效的架构搜索方法的持续演化。

Feb, 2024

该论文综述了当前关于硬件感知神经架构搜索的研究，包括搜索空间，搜索策略，加速技术和硬件成本估计策略。研究者采用多目标优化算法来解决神经架构复杂，导致在 IoT，移动和嵌入式系统等资源受限的平台上部署困难的问题，并讨论了相关算法及策略的挑战和局限性，同时为未来的研究提供参考，这是首篇针对硬件感知神经架构搜索的论文综述。

Jan, 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

本篇论文研究了神经架构搜索中搜索策略的有效性，并比较了 NAS 搜索策略与随机体系结构选择的质量，发现当前优秀的 NAS 算法与随机策略表现相似，并且广泛使用的权重共享策略降低了 NAS 候选项的排名。通过该研究，期望设计出更为优越的 NAS 策略和创造一一种新的评估框架。

Feb, 2019

通过代数视角来表达网络结构，我们提出了一种更具有广泛性的方法来设计搜索空间，并提出了一种 Bayesian Optimization 策略来高效地在巨大的搜索空间中搜索，实验证明我们的搜索空间设计和搜索策略可以优于现有基准。

Nov, 2022