本文研究了神经架构搜索算法 Efficient NAS 对数据毒化攻击的鲁棒性，通过注入无效操作到搜索空间中，我们展示了一次性搜索空间毒化方法如何利用 ENAS 控制器中的设计缺陷，降低分类任务中预测性能，只需向搜索空间注入两个毒化操作即可使得子网络在 CIFAR-10 数据集上的预测错误率增加高达 90%。

Nov, 2021

本研究提出一种名为 Robust Neural Architecture Search 的新型神经架构搜索方法，使用正则化项来平衡准确性和鲁棒性，并使用噪声样本而非对抗样本来搜索架构。实验证明，该方法在图像分类和对抗攻击方面均达到了最先进的性能，并取得了准确性和鲁棒性之间的良好平衡。

Apr, 2023

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

ENAS 提出了高效神经架构搜索方法，使用控制器在大型计算图中发现神经网络架构，以优化子图为目标进行训练，利用共享子模型参数，使用的 GPU-hours 要比所有现有的自动模型设计方法少 1000 倍，设计出实现最新技术水平的新型结构。

Feb, 2018

本文介绍了神经架构搜索的基本概念以及搜索空间、算法和评估技术的主要进展。

May, 2020

通过对神经结构搜索的数据集分布转移进行鲁棒性研究，本文展示了数据污染攻击的可行性，并发现对抗性样本可以有效降低生成优化神经结构的算法的准确性。

May, 2024

研究自动化方法来生成最新的神经网络架构而无需人类专家，并探究解释可解性和记忆缓冲作为有效方法的影响。

Mar, 2019

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

提出了随机神经架构搜索 (SNAS)，作为一种经济高效的神经架构搜索方案，它在同一次反向传播中训练神经操作参数和架构分布参数，同时保持 NAS 管道的完整性和可区分性。通过对单元搜索空间的联合分布的参数进行优化来重构 NAS，提出一种全新的搜索梯度，优化效果比基于强化学习的 NAS 更高，同时加入局部可分解奖励，以强制实施资源有效约束，最终在 CIFAR-10 数据集上得到了业界领先的准确性。

Dec, 2018