概念
神经结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是一种自动化机器学习技术，它旨在通过搜索神经网络的结构空间来找到最优的网络架构，以解决特定的任务。通常，这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能，减少人工设计网络结构的工作量，并提高模型的泛化能力。NAS 的目标是降低手动设计神经网络结构的工作量，同时提高网络的性能。
以下是神经结构搜索的基本流程：
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搜索空间定义（Search Space Definition）：
- 定义神经网络结构的搜索空间，包括网络的深度、宽度、每层的激活函数、卷积核大小等超参数。
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性能评估（Performance Evaluation）：
- 定义一个性能度量，例如在验证集上的准确率或损失函数值。
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搜索算法选择（Search Algorithm Selection）：
- 选择用于搜索的算法，例如随机搜索、进化算法、强化学习方法或基于梯度的方法。
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模型评估（Model Evaluation）：
- 对每个候选结构，使用给定的性能度量在训练集上进行模型训练，并在验证集上进行评估。
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更新搜索空间（Update Search Sp
覆盖优化 - 附代码)
