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MO-EMT-NAS：不同数据集任务间架构知识的多目标连续迁移
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了神经架构搜索（NAS）及其新方法NAT，旨在快速生成任务特定模型。NATv2改进了超网络结构，提升了性能。此外，研究探讨了多目标神经架构搜索（MONAS）和深度多模态神经网络架构搜索（MMnas），展示了其在多个任务和数据集上的有效性与优势。
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关键要点
- 神经架构传递（NAT）是一种基于神经架构搜索（NAS）的新方法，能够快速生成任务特定模型。
- NATv2改进了超网络结构，提升了生成和抽取子网络的性能，并引入精调的后处理流水线。
- 多目标神经架构搜索（MONAS）通过超网络实现性能和硬件度量之间的权衡，展示了在多个设备上的有效性。
- 深度多模态神经网络架构搜索（MMnas）框架通过基于梯度的NAS算法，显著提高了多模态学习任务的性能。
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延伸问答
什么是神经架构传递（NAT）？
神经架构传递（NAT）是一种基于神经架构搜索（NAS）的方法，能够快速生成适用于多个应用场景的任务特定模型。
NATv2相比于NAT有哪些改进？
NATv2改进了超网络结构，提升了生成和抽取子网络的性能，并引入了精调的后处理流水线。
多目标神经架构搜索（MONAS）如何实现性能与硬件度量的权衡？
MONAS通过超网络实现性能和硬件度量之间的权衡，能够在多个设备上有效运行。
深度多模态神经网络架构搜索（MMnas）有什么优势？
MMnas通过基于梯度的NAS算法显著提高了多模态学习任务的性能，能够高效学习不同任务的最佳架构。
如何评估NAT在图像分类任务中的有效性？
NAT在11项基准图像分类任务中证明了其有效性，显示出其快速生成任务特定模型的能力。
未来神经架构搜索的研究方向是什么？
未来研究方向包括改进多目标优化过程的分类方法、目标函数及其随机性对搜索的影响。
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