神经架构搜索Neural Architecture Search (NAS)是深度学习研究热点。NAS旨在通过使用有限的计算资源，以尽可能少的人工干预的自动化方式设计具有最佳性能的网络架构。西北大学等学者发布了关于神经架构搜索的综述论文，对NAS进行了全面、系统的综述。

神经架构搜索(NAS)自动化网络结构工程。它的目标是学习一种网络拓扑，可以在特定任务上获得最佳性能。通过将NAS的方法分解为三个组件:搜索空间、搜索算法和子模型演化策略，这篇文章回顾了许多更好、更快、更经济的自动神经结构搜索的有趣想法。