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神经网络结构搜索（NAS） - 知乎1.1神经网络基本结构参数：一般是指由训练数据得到的数值，例如权重矩阵，卷积核等超参数：在搭建神经网络以及训练之前就要设定好的一些参数，通常由两类超参数，一类是神经网络结构，另一类是算法所以参数是由参…https://zhuanlan.zhihu.com/p/480761383
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1.1神经网络基本结构
- 参数：一般是指由训练数据得到的数值，例如权重矩阵，卷积核等
- 超参数：在搭建神经网络以及训练之前就要设定好的一些参数，通常由两类超参数，一类是神经网络结构，另一类是算法
所以参数是由参数和超参数共同组成，不同的超参数在经过训练之后会产生不同的参数。进而影响在测试机上的准确性。
1.1.1举例
以CNN举例
CNN的超参数包括以下几个：卷积层的数量，卷积核大小，以及全连接层的宽度等等
但是目前一些很流行的神经网络结构（也就是超参数）都是手动设计出来的，例如res-50等等。
假设我们要搭一个CNN网络，我们要依次设计每一层的超参数，卷积核数量，大小以及步幅。
1.2神经网络结构搜索（NAS）
1.2.1 定义
找一个神经网络结构使得此网络在验证集上的准确率（或者其他指标）最高
1.2.2 举例
- 当以准确率为指标时，Res-50的准确度比VGG要高。
- 当考虑把计算效率也考虑进去时，MobileNet的计算效率要比ResNet高，虽然后者的准确度比前者高
1.2.3 NAS搜索空间
为了完成神经网络搜索，我们第一步需要创建搜索空间：也就是各类超参数集合
1.2.3.1 举例
我们卷积核数量，大小，以及步幅均从下面的集合中取：
- 上面时每层所需要的超参数
- 剩下的超参数时一共需要创建多少层，我们假设共需要20层layer。
那么我们的搜索空间为：
搜索空间大小为：
NAS得到的搜索结果为结构超参数，也就是我们上面定义的集合中取值。
1.2.4 Baseline of NAS: Random Search
随机搜索也就是从我们定义的搜索空间里随机的选取几个值，然后根据定义的指标取选取计算所得值中最大的那一组作为超参数。如下图步骤所示：
1.2.4.1 随机搜索的缺点
- 每一次训练很费时间。例如当使用单GPU训练依次CNN需要花费数小时甚至几天
- 搜索空间太大。一般我们最多搜索几万次，但是对于搜索空间而言，如同沧海一粟
