神经架构搜索的挑战与解决方案 一项全面综述

神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是人工智能领域的关键研究方向，旨在自动化设计神经网络架构，以减少人工设计的工作量并提升模型性能。NAS 面临多重挑战，包括计算资源消耗巨大、搜索空间设计复杂、性能评估效率低下以及泛化能力不足等。针对这些挑战，研究者们提出了一系列解决方案。例如，权重共享和一次性架构搜索方法显著降低了计算成本；基于强化学习、进化算法和梯度优化的搜索策略提高了搜索效率；多目标优化和可转移性设计则增强了架构的泛化性能。NAS 的发展方向可能包括与自监督学习、元学习等技术的结合，以及在边缘计算和资源受限环境中的实际应用。本文综述了 NAS 的核心挑战、主流解决方案及未来趋势，为相关研究提供参考。