通过大型语言模型实现神经架构搜索中的设计原则转移
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对传统可转移神经架构搜索（TNAS）中庞大的搜索空间造成的效率问题，提出了一种新的设计原则转移方法。通过提取并重用架构组件在性能上的设计原则，研究显示该方法能显著提升搜索性能与效率，在大多数任务中超越现有的TNAS方法。
神经架构搜索（NAS）从手动设计到自动化，提供了全面的概述，强调其在不同领域中的应用，包括医学成像和自然语言处理。该文档详细介绍了从专家驱动设计到算法驱动过程的转变，探索了初步的方法，例如强化学习和进化算法。还讨论了计算需求和高效NAS方法的挑战，如可微分架构搜索和硬件感知NAS。本文进一步阐述了NAS在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，展示了其在不同任务中优化神经网络架构的多样性和潜力。未来的方向和挑战包括计算效率和与新兴AI领域的整合，展示了NAS的动态特性和其朝着更复杂、高效的架构搜索方法的持续演化。
