标签： 神经架构搜索

随着物联网设备数量突破500亿大关，边缘计算市场年复合增长率达28.3%的背景下，传统深度学习模型在资源受限设备上的部署矛盾日益凸显。神经架构搜索（NAS）技术通过自动化模型设计，为破解这一困局提供了全新的技术路径。本文将从计算资源动态分配、精度-效率协同优化、硬件适配加速三个维度，深入剖析NAS在

在大型语言模型竞争白热化的当下，混合专家模型(MoE)架构凭借其卓越的性能表现崭露头角。作为MoE架构的典型代表，Mixtral模型的优化过程中面临架构设计复杂度高、专家路由策略优化难、计算资源消耗大等核心挑战。本文提出基于改进型神经架构搜索(NAS)的系统化解决方案，通过构建动态搜索空间、引入多目

在深度学习领域，模型架构设计长期依赖专家经验与试错过程，这种传统模式严重制约了技术迭代效率。神经架构搜索（Neural Architecture...