利用神经架构搜索和细粒化技术提出了一个可以在单个层内使用多种异构操作，甚至可以使用多种基本操作生成组合特征映射的框架。该框架可以通过随机梯度下降方法端到端地训练网络，并优化网络的资源利用效率。在大规模图像分类和图像超分辨率等计算机视觉任务中，该框架通过灵活的操作搜索和通道剪枝实现了最先进的性能。

Nov, 2019

本研究提出了一种名为 DEGAS 的新型策略，旨在通过差分架构搜索策略和全局潜在优化过程，有效地找到对抗生成网络（GAN）中的生成器，在此基础上，在 CTGAN 模型上优于原始成果，并在较短的搜索时间内比基于强化学习的 GAN 搜索方法获得更好的结果.

Dec, 2019

本篇论文提出了一种基于唯一拓扑目标的离线训练过程，以大大减少离散化过程中的不准确性，并针对未曾研究的非平衡目标网络配置进行了实验证明其优越性。

Jul, 2020

本文提出了 Gradual One-Level Differentiable Neural Architecture Search (GOLD-NAS) 算法，采用可变资源约束逐步删除超级网络中弱操作器的方法，在标准的图像分类基准测试中发现了一系列 Pareto 最优体系结构。

Jul, 2020

本文介绍了一种名为 SGAS 的神经架构搜索方法，该方法可用于搜索卷积神经网络和图卷积网络的最新结构，且具有最小的计算成本。

Nov, 2019

本文提出了一种高效的神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）框架，基于元学习的跨模态潜空间，结合预训练的网络库和数据库，可以快速地为新数据集搜索神经架构，并且还提出了一种元性能预测器来从多个未见数据集中预估和选择最佳的神经架构。实验结果表明，该模型受过 ImageNet-1K 的元学习并结合 NAS-Bench 201 搜索空间的神经架构，在包括 CIFAR-10 和 CIFAR-100 等多个未见数据集上成功泛化，平均搜索时间为 33 GPU 秒，即使在 MobileNetV3 搜索空间下，它比具有相似性能的可转移 NAS 方法 NSGANetV2 快 5.5K 倍。我们认为这为快速 NAS 和利用累积多年的数据集和架构的知识提出了新的研究方向。

Jul, 2021

该文章提出了一种细粒度的搜索空间，有效地解决了神经体系结构搜索 (NAS) 中的搜索空间设计问题，其中包括资源感知的架构搜索框架和动态网络收缩技术，可同时进行搜索和训练，并在 ImageNet 上以小的搜索成本取得了最先进的性能。

Dec, 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

神经架构搜索被广泛应用于各种计算机视觉任务，其中不可微分神经架构搜索是其中一个有前景的子领域。然而，基于梯度的方法受到离散化误差的影响，从而严重损害了获取最终架构的过程。我们的工作首次研究了离散化误差的风险，并展示了如何影响非规则化超网络。为了增强 DNAS 框架的鲁棒性，我们引入了一种新的单阶段搜索协议，不依赖于解码连续架构。我们的结果表明，这种方法在 Cityscapes 验证数据集的搜索阶段达到了 75.3% 的性能，并且在包含短连接的非稠密搜索空间上比 DCNAS 的最佳网络性能高 1.1%。整个训练过程只需 5.5 个 GPU 天，由于权重重用，获得了计算效率高的架构。此外，我们提出了一种新的数据集分割过程，大大提高了结果并防止了 DARTS 中架构退化。

May, 2024

设计一种通过有价值的图数据识别重要子架构的联合图数据和架构机制，以搜索轻量级图神经网络 (GNNs) 的最佳架构，提出一种带有图稀疏化和网络修剪的轻量级图神经体系结构搜索 (GASSIP) 方法，并通过两个不可分割的模块优化这些模块来高效搜索最佳轻量级架构。

Jun, 2024