本文将神经架构搜索（NAS）构建为一个双层优化问题，并对其进行了结构化概述。文章将现有的NAS方法分为基于采样的方法和基于双层理论的方法。研究强调了一个新方向，即利用辅助数学规划框架整合训练损失函数的二阶信息，在修改架构参数的同时确保最优的模型参数。这种集成方法旨在获得更具原则性和理论一致性的结果，其中基于双层理论的方法在准确性和效率方面通常优于基于采样的方法。 AI
影响 为优化神经网络架构提供了一个理论框架，有望带来更高效、更准确的模型开发。
排序理由 关于神经架构搜索新颖框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- adversarial training
- data poisoning
- auxiliary mathematical programming framework
- bilevel theory-based methods
- machine learning
- meta-learning
- Neural Architecture Search
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