AutoML算法之神經網絡搜索（一種新的可微NAS方法）
背景介紹 近年來，神經網絡搜索(NAS)極大地推動了神經網絡設計的發展。以前的大多數工作都是計算密集型的，可用NAS方法通過在一個連續空間中構建一個覆蓋所有可能搜索架構的超網絡來降低搜索成本。然而，很少有能夠搜索網絡寬度(濾波器/通道的數量)的方案，因爲按照傳統的可微NAS範式，很難將具有不同寬度的架構集成到一個超網絡中。在本文中，介紹一種新的可微NAS方法，通過構建一個緊密連接的搜索空間來實現同
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