神經(jīng)架構(gòu)搜索（Neural Architecture Search，NAS）是人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵研究方向，旨在自動化設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以減少人工設(shè)計的工作量并提升模型性能。NAS 面臨多重挑戰(zhàn)，包括計算資源消耗巨大、搜索空間設(shè)計復(fù)雜、性能評估效率低下以及泛化能力不足等。針對這些挑戰(zhàn)，研究者們提出了一系列解決方案。例如，權(quán)重共享和一次性架構(gòu)搜索方法顯著降低了計算成本；基于強化學(xué)習(xí)、進化算法和梯度優(yōu)化的搜索策略提高了搜索效率；多目標優(yōu)化和可轉(zhuǎn)移性設(shè)計則增強了架構(gòu)的泛化性能。NAS 的發(fā)展方向可能包括與自監(jiān)督學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等技術(shù)的結(jié)合，以及在邊緣計算和資源受限環(huán)境中的實際應(yīng)用。本文綜述了 NAS 的核心挑戰(zhàn)、主流解決方案及未來趨勢，為相關(guān)研究提供參考。