神经网络搜索综述
神经网络搜索（Neural Architecture Search，NAS）是深度学习领域中的一个研究热点，它旨在自动化设计高性能的卷积神经网络。NAStypically consists of three components: search space, evaluation method, and search method. In this summary, we will introduce these three components and review different neural architecture search techniques.
搜索空间
搜索空间是指所有可能被设计出的网络结构的集合。卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，每一层的参数包括卷积核大小、步长、通道数、激活函数等。搜索空间的定义决定了使用哪些基本构件以及如何使用这些基本构件来组成一个完整的卷_CONVolutional neural network.
评估方法
评估方法是指评估网络结构性能的方法。常见的评估方法包括accuracy、precision、recall、F1-score等。评估方法的选择直接影响了搜索结果的性能。
搜索方法
搜索方法是指如何探索搜索空间并从中找出性能优良的网络结构。常见的搜索方法包括random search、grid search、Bayesian optimization、reinforcement learning、evolutionary algorithms等。
神经网络搜索技术
目前，神经网络搜索技术可以分为以下几类：
* 链式搜索空间：在链式搜索空间中，卷积神经网络是由一系列的卷积层、池化层和全连接层像一条长链那样堆叠起来的。
* 多分支网络搜索空间：多分支网络搜索空间可以由两部分参数决定，一是不同层之间的连接方式，二是每一个网络层的具体类型。
* 基于强化学习的搜索方法：基于强化学习的搜索方法使用agent来探索搜索空间，agent会根据奖励函数来选择下一个动作。
* 基于进化算法的搜索方法：基于进化算法的搜索方法使用进化算法来搜索搜索空间，例如genetic algorithm、evolution strategy等。
挑战和未来研究方向
神经网络搜索领域存在一些挑战，例如搜索空间的定义、评估方法的选择、搜索方法的选择等。未来研究方向包括：
* 搜索空间的定义：如何定义一个更好的搜索空间，以便 Covers more possible网络结构。
* 评估方法的选择：如何选择合适的评估方法，以便更好地评估网络结构性能。
* 搜索方法的选择：如何选择合适的搜索方法，以便更好地探索搜索空间。
神经网络搜索是一个热门的研究领域，它旨在自动化设计高性能的卷积神经网络。我们希望这篇综述能够为读者提供一个关于神经网络搜索的概述，并激发读者的研究热情。
