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多目标AutoNAS技术解析与应用实践
资料介绍
一、AutoNAS技术发展背景
神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是自动化机器学习（AutoML）领域的核心研究方向，旨在替代人工设计神经网络架构，通过自动化搜索方法找到性能更优的网络结构。传统NAS方法通常以模型准确率为单一优化目标，忽略了实际部署场景中存在的多种约束，比如模型参数量、推理延迟、内存占用、功耗等。在边缘设备、移动终端等资源受限场景中，仅追求准确率的NAS搜索得到的模型往往体量过大，无法满足部署要求，因此多目标AutoNAS应运而生。
多目标AutoNAS的核心是同时优化多个相互冲突的目标，比如在提升模型准确率的同时降低模型参数量和推理延迟，最终得到一组帕累托最优解，供不同场景需求下的开发者选择适配的模型。相比于单目标NAS，多目标AutoNAS更贴合工业落地的实际需求，近年来成为NAS领域的研究热点，在计算机视觉、自然语言处理等多个AI方向得到广泛应用。
二、多目标优化基础理论
2.1 多目标优化问题定义
多目标优化问题可以形式化定义为：
设决策向量为 
，其中$X$是决策空间，包含所有可行的网络架构，有$k$个优化目标，通常目标之间存在冲突，优化目标可以表示为：
当目标存在冲突时，不存在一个决策向量能够让所有目标同时达到最优，因此引入帕累托最优的概念来定义解的优劣。
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