Execution Context
神经架构搜索 (Neural Architecture Search) 能够自动发现针对特定机器学习任务的最佳神经网络架构。该功能利用强化学习或进化算法，评估海量的配置空间，从而避免了手动调整超参数。通过系统地搜索更优的拓扑结构，它加速了模型开发周期，并提高了模型在各种数据集上的泛化性能，同时无需大量的人工干预。
该系统初始化一个搜索空间，用于定义架构变量，例如层类型、连接模式和深度参数。
一个评估流程会使用验证数据来训练候选架构，并计算性能指标，例如准确率或损失值。
奖励函数引导着对优异设计的选择，并通过迭代优化来淘汰表现不佳的配置。
Operating Checklist
定义架构搜索空间参数，包括层类型和连接规则。
初始化候选神经网络架构的种群。
使用定义的指标，对每个候选架构在验证数据集上进行评估。
选择表现最佳的架构，并根据奖励信号，开发下一代产品。
Integration Surfaces
配置生成
定义自动探索的搜索范围边界和架构约束。
评估流程
执行训练循环，以衡量候选架构在验证基准下的性能。
选择机制
采用强化学习或进化算法，用于选择下一轮迭代中具有潜力的架构。
