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多目标AutoNAS

更新时间：2026-06-17 08:23:27 大小：19K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：AutoNAS 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、什么是多目标AutoNAS

1.1 AutoNAS的基础概念

AutoNAS全称自动化神经架构搜索（Automated Neural Architecture Search），是自动化机器学习（AutoML）领域的核心分支，目标是替代人工设计神经网络架构的过程，通过算法自动搜索出在特定任务上性能优异的网络结构。在深度学习发展早期，优秀的神经网络架构几乎完全依靠资深算法工程师的领域经验和反复试错得到，从LeNet、AlexNet到ResNet、Transformer，每一次架构升级都需要投入大量的时间与算力成本。AutoNAS的出现，就是为了降低这一成本，让非资深专家也能获得适配特定任务的高性能网络。

传统的单目标AutoNAS，通常只将一个核心指标作为优化目标，比如分类任务的分类准确率、目标检测任务的平均精度，搜索过程只围绕提升这一个指标展开，最终输出一个在该指标下最优的架构。但在实际落地场景中，算法模型需要同时满足多个完全不同甚至相互冲突的要求：比如移动端部署的图像分类模型，既需要准确率足够高，又需要参数量少、推理延迟低；自动驾驶的感知模型，既要保证检测精度，又要满足实时推理的低延迟要求；边缘设备上的AI模型，还要考虑功耗、内存占用等约束。单目标AutoNAS无法同时处理这些冲突需求，多目标AutoNAS应运而生。

1.2 多目标AutoNAS的核心定义

多目标AutoNAS（Multi-objective Automated Neural Architecture Search）是将多目标优化理论与AutoNAS结合的技术，核心是同时优化多个相互冲突的目标，输出一组**帕累托最优（Pareto Optimal）**的神经架构集合，而非单个最优架构。帕累托最优指的是：在这个集合中，不存在任何一个架构能够在不降低至少一个目标性能的前提下，提升另一个目标的性能，集合中的每一个架构都对应不同的需求偏好，开发者可以根据自身的部署约束，从帕累托集合中选择最合适的架构。


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