Python中的神经架构搜索（NAS）：搜索空间定义、评估策略与超参数优化 大家好，今天我们来深入探讨神经架构搜索（NAS），并重点关注如何在Python环境中进行高效的NAS实践。NAS的目标是自动化地设计神经网络结构，从而避免手动调整带来的繁琐和主观性。我们将围绕三个核心方面展开：搜索空间定义、评估策略以及超参数优化，并结合代码示例，帮助大家理解和应用NAS技术。 一、搜索空间定义：神经网络结构的编码 搜索空间定义了NAS算法可以探索的所有可能的神经网络结构。良好的搜索空间设计至关重要，它直接影响NAS的效率和最终性能。常见的搜索空间可以分为以下几类： 宏观结构搜索空间（Macro Search Space）： 搜索整个网络层级的连接方式，例如网络深度、层类型、层之间的连接模式等。 微观结构搜索空间（Micro Search Space）： 搜索预定义的Cell或Block内部的结构，然后将这些Cell/Block堆叠起来构成完整的网络。 混合搜索空间（Hybrid Search Space）： 结合宏观和微观搜索空间的特点，既能探索全局结构，又能精细调整局部细节。 1.1 基于宏 …
神经架构搜索 (NAS)：自动化模型设计与效率提升
神经架构搜索 (NAS)：让AI自己给自己盖房子 想象一下，你是一位建筑师，任务是设计一栋既美观又实用的摩天大楼。你会怎么做？你可能会先画草图，考虑地基要打多深，选择用什么材料，窗户要开多大，楼层要怎么分布，电梯要怎么安排等等。然后，你会找来结构工程师，水电工程师，精装修工程师等等，一起评估你的设计，不断修改，直到最终方案既能满足客户的需求，又能保证安全可靠，经济环保。 设计一个神经网络，本质上也是在做类似的事情。我们需要决定这个网络的“地基”是什么（比如卷积层、循环层还是Transformer），“墙壁”要砌多高（网络有多少层），“窗户”要开多大（每层有多少神经元），以及“电梯”要怎么安排（各种连接方式）。 传统上，这些都得靠人类专家凭经验和直觉来做。但问题是，神经网络的世界浩瀚无垠，各种各样的“建筑材料”和“设计方案”层出不穷。让一群经验丰富的建筑师，穷尽一生去探索所有的可能性，也只能摸索到冰山一角。 这时候，神经架构搜索 (NAS) 就应运而生了。简单来说，NAS就是让AI自己给自己“盖房子”，它能自动地探索各种可能的神经网络架构，找到最适合特定任务的那个。 NAS：AI界的“包 …