?微软提出Petridish，完美解决问题的神经网络？( 四 )
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最近 ， 微软研究院推出了Petridish ， 一种优化神经网络结构选择的NAS算法 。 之所以开发NAS ， 是因为神经网络的设计过程相当消耗资源 。 在当前的深度学习生态系统中 ， 借助于知名的 ， 性能一流的网络 ， 数据集可能与之前已被证实的网络所遇到的完全不同 ， 几乎没什么保证 。 在许多情况下 ， NAS方法通常需要数百天才能找到好的架构 ， 并且效果几乎很难比随机搜索好 。
机器学习中还有一个类似于NAS技术挑战的问题：特征选择 。 就像NAS方法一样 ， 特征选择算法需要为给定特定数据集的模型提取相关特征 。 显然 ， 选择特征比神经网络体系结构要简单得多 ， 但是特征选择技术的许多原理为Petridish团队提供了灵感 。
\n获取经验的方式：NAS的简要历史
\n \n鉴于NAS方法最近的热度 ， 许多人可能认为NAS是一门新兴学科 。 毫无疑问 ， 自2016年以来 ， 随着谷歌发表了有关强化学习的著名NAS论文 ， NAS经历了复兴 。 但是 ， 其起源可以追溯20世纪80年代末 。
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