30
правок
Изменения
Нет описания правки
Стратегия поиска подробно описывает, как исследовать пространство поиска, которое часто экспоненциально велико или даже неограниченно. Она включает в себя классический компромисс между разведкой и эксплуатацией, поскольку, с одной стороны, желательно найти
быстро работающие архитектуры, с другой стороны, следует избегать преждевременного схождения.
Для изучения пространства нейронных архитектур можно использовать множество различных стратегий поиска, включая '''случайный поиск''', '''байесовскую оптимизацию''', '''эволюционные методы''', '''[[обучение с подкреплением ]] (reinforcement learning)''' и '''методы на основе градиента'''. ==== Сравнение методов стратегий поиска ====[[Файл:NAS-method-comparison.PNG|thumb|center|Рисунок 4 - слева: результат экспериментов, минимизирующих функцию потерь и количества параметров модели; справа: сравнение основных используемых в NAS алгоритмов]]
===Стратегия оценки эффективности (Performance Estimation Strategy)===
Целью NAS обычно является поиск
