神经架构搜索研究进展与未来展望

任志愿, 周世杰, 刘启和

电子科技大学学报 ›› 2026, Vol. 55 ›› Issue (3) : 426 -446.

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神经架构搜索研究进展与未来展望

    任志愿, 周世杰, 刘启和
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摘要

针对人工设计神经网络架构效率低、寻优困难等问题,梳理了神经架构搜索(NAS)领域近几年的研究进展,不同于传统综述逐一分析NAS核心组件的方式,该文基于2017年以来的NAS文献,构建了一个包含“核心方法-多目标优化-跨领域协同”的三维综述框架。通过分析,归纳出NAS基于强化学习、进化算法、梯度优化、零成本代理以及单次训练的5种核心方法,分析了这些方法对应的多目标优化策略,同时从硬件架构与领域知识融合两个层面探讨了跨领域协同机制。利用该三维分析框架,阐述了NAS技术的演进规律,指出了NAS在核心方法、多目标优化、跨领域协同方面面临的技术挑战和未来研究方向,为解决现有方法的问题提供了参考,有助于NAS技术的进一步发展。

关键词

神经架构搜索 / 自动化机器学习 / 深度学习 / 架构优化 / 多目标优化 / 跨领域协同

Key words

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任志愿, 周世杰, 刘启和. 神经架构搜索研究进展与未来展望[J]. 电子科技大学学报, 2026, 55(3): 426-446 DOI:

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