在深度学习领域,神经网络架构搜索(NAS)正经历着革命性转变。传统基于强化学习和梯度优化的NAS方法受限于局部最优解和超高计算成本,而基于进化算法的新一代技术正在打开自动化架构设计的新纪元。本文深入剖析进化算法在NAS领域的技术突破,揭示其超越传统方法的底层逻辑,并提供可落地的系统性解决方案。
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在深度学习领域,神经网络架构搜索(NAS)正经历着革命性转变。传统基于强化学习和梯度优化的NAS方法受限于局部最优解和超高计算成本,而基于进化算法的新一代技术正在打开自动化架构设计的新纪元。本文深入剖析进化算法在NAS领域的技术突破,揭示其超越传统方法的底层逻辑,并提供可落地的系统性解决方案。