神经架构搜索NAS详解：三种核心算法原理与Python实战代码

最近好多论文开始将 神经架构搜索（NAS） 应用于大模型或 大型语言/视觉语言模型的设计中。

比如： LangVision-LoRA-NAS、Jet-Nemotron、PhaseNAS 等看来NAS又要有一波热度了，所以我来回顾一下NAS的基础技术。

深度学习的成功很大程度上依赖于神经网络架构的精心设计。从AlexNet到ResNet，再到Transformer，每一个里程碑式的架构都凝聚了研究者大量的领域知识和反复试验。这种依赖人工设计的模式存在明显局限性：设计过程耗时费力，且很难保证找到全局最优解。

神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）正是为了解决这一问题而诞生。NAS将神经网络设计转化为一个可以自动求解的优化问题，通过算法自动搜索最优架构，显著提升了架构设计的效率和性能上限。

本文将深入分析NAS的核心技术原理，重点讨论三种主要搜索策略：强化学习方法、进化算法以及基于梯度的方法，并通过具体的代码实现来展示这些方法的实际应用效果。

 

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