利用神经切向核和输入空间中的线性区域数来排名结构，通过 TE-NAS 框架进行训练 - free 的神经体系结构搜索，使用基于剪枝的 NAS 机制进行灵活且优越的权衡，实现在 CIFAR-10 和 ImageNet 上只花费 0.5 和 4 GPU 小时完成的高质量搜索。

Feb, 2021

我们提出了一种基于沙漏启发式方法的神经架构搜索算法，该算法能通过识别关键块并将其优先考虑，从而快速搜索出网络架构，同时保持准确性，并且在计算资源的限制下，进一步缩小了搜索空间，获得了 77.0％的 Top-1 准确率，超过了最先进的方法。

May, 2020

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

本研究提出一种基于强化学习的小样本、低计算力的 NAS 方法，优化了宏搜索空间配置，可用于大规模的 3D 医学图像分割，无需微调、训练时间仅为 1.39 天，性能表现优于手动设计的网络及现有 NAS 方法之最佳结果。

Sep, 2019

通过可微分采样器实现基于梯度下降的神经结构搜索方法，旨在在 CIFAR-10 数据集上提升搜索效率并获取与最新技术水平持平的测试准确率。

Oct, 2019

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

介绍了一系列可能出现的问题和避免它们的方法，从而制定出一份最佳实践清单，以提高神经结构搜索的科学实证评估水平。

Sep, 2019

本文提出了基于贝叶斯元学习的 (Meta Architecture Search) 方法，用于加速大量任务的体系结构搜索，通过学习适用于整个任务集的任务不可知表达式，实现对 NAS 的大规模高效搜索，减少计算成本，并在 Imagenet 分类任务中发现了与目前使用更少显卡宽带的超参搜索算法相当的结果

Dec, 2018

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