神经架构搜索（NAS）综述：搜索空间、搜索算法与评估策略

神经架构搜索（NAS）通过自动学习高性能网络拓扑，由搜索空间、搜索算法和评估策略三大组件构成。搜索空间从早期的逐层序列化表示发展到 NASNet 的 cell 重复堆叠结构，后者支持跨数据集迁移并可通过调整 cell 重复次数缩放模型。Zoph & Le 2017 的实验曾用 800 块 GPU 并行运行 28 天，NASNet 还提出 ScheduledDropPath 显著提升最终性能。