Pi-NAS 是一种非平凡的超网 - Pi 模型，利用跨路径学习减少不同路径之间特征的一致性移位并采用新颖的平均教师包含负样本克服参数移位和模型冲突，在不监督的情况下搜索可转移架构，并在 ImageNet 和一系列下游任务上展示了其相对于受监督的 NAS 的有效性和普适性。

Aug, 2021

本文介绍了一种使用简化的超网络进行单路径神经架构搜索的方法，该方法易于训练、快速搜索、灵活支持不同的搜索约束，并在大规模数据集 ImageNet 上实现了最先进的性能。

Mar, 2019

该研究提出了 few-shot NAS，利用多个超级网络（称为子超级网络）覆盖搜索空间的不同区域，以缓解操作之间的不良共适应，并证明其在多项任务中能够显著提高各种一次性方法的准确性，包括在 NasBench-201 和 NasBench1-shot-1 上的 3 个不同任务中的 4 个基于梯度的和 6 个基于搜索的方法，并在 ImageNet、CIFAR10 和 Auto-GAN 上取得最新水平。

Jun, 2020

提出一种名为 SGNAS 的一次搜索神经结构的框架，使用生成器生成子网络以更加高效和灵活地进行搜索，同时还提出了一种名为统一超网络的新单路径超网络以进一步提高搜索效率和减少 GPU 内存消耗，在 ImageNet 数据集上仅用 5 个 GPU 小时完成 $N$ 个不同硬件限制下的搜索，准确率达 77.1%。

Mar, 2021

本文提出了一个通用框架，用于一次性神经架构搜索，并引入了一个基于最近推出的大规模表格基准 NAS-Bench-101 的基准测试框架，以评估一次性 NAS 方法的廉价性能，并比较了几种最先进的一次性 NAS 方法，检查它们对超参数的敏感性，以及如何通过调整它们的超参数来改进它们的性能，并将它们的性能与 NAS-Bench-101 的黑盒优化器进行比较。

Jan, 2020

本文提出了一种名为 AttentiveNAS 的神经结构搜索算法，通过优化网络搜索策略，实现了更好的性能 Pareto，并成功应用于 ImageNet 上，取得了性能上的巨大提升。

Nov, 2020

通过引入 “sub-one-shot” 范式，我们介绍了一种新的神经体系结构搜索方法 SiGeo，该方法通过使用一小部分训练数据进行训练来减少计算成本，并在各种已建立的 NAS 基准测试中优于现有的 NAS 代理。

Nov, 2023

本文提出一种名为 GreedyNAS 的神经架构搜索方法，通过多路径抽样策略和候选路径池相结合的方法，将超网的负担减少至仅关注可能具有良好性能的路径，从而在 ImageNet 数据集中实现更好的 Top-1 准确率，且仅需大约 60％的超网训练成本。

Mar, 2020

本文介绍了神经体系结构搜索中的共享权重方法，并提出了其最大的挑战在于超网络与子体系结构之间的优化差距。同时，根据不同的方法来弥合这个差距，分析了这些方法的优劣。最后，就 NAS 和 AutoML 的未来方向提出了作者的观点。

Aug, 2020

通过 Bayesian 分析，提出一种可实现后验均衡的神经网络架构搜索方法，该方法引入硬延迟约束，在满足标准 GPU 延迟约束的情况下，在 ImageNet 数据集上取得了最先进的性能，并在其他计算机视觉应用中实现了模型结构迁移。

Oct, 2019