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多目标AutoNAS技术综述与应用分析
资料介绍
一、AutoNAS技术基础与多目标优化需求
神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称NAS）是自动化深度学习模型设计的核心技术，旨在摆脱人工设计网络架构依赖专家经验、开发周期长的局限性，通过算法自动搜索适配特定任务的最优网络结构。AutoNAS即自动化神经架构搜索，是将NAS技术封装为端到端自动化 pipeline 的工程化方案，能够在很少人工干预的条件下完成从搜索空间定义到最优架构输出的全流程。
早期NAS研究多以单目标优化为核心，通常以分类任务的预测准确率作为唯一优化目标，搜索得到的架构虽然能在准确率指标上达到较高水平，但往往存在参数量过大、推理延迟高、内存占用超标等问题，无法满足边缘设备、实时推理等场景的落地需求。随着深度学习模型在移动端、嵌入式设备等资源受限场景的普及，实际应用中对网络架构同时提出了多个相互冲突的需求：既要保持较高的预测精度，又要控制模型参数量、降低推理延迟、减少能耗，这种需求推动了多目标AutoNAS技术的诞生与发展。
多目标优化与单目标优化的核心差异在于，优化目标之间存在帕累托冲突，即一个目标性能的提升往往会导致另一个目标性能的下降，不存在能让所有目标同时达到最优的唯一解，而是存在一组帕累托最优解（Pareto Optimal Solutions），也称为帕累托前沿（Pareto Front）。多目标AutoNAS的核心任务就是高效搜索得到一组分布均匀、逼近真实帕累托前沿的架构，供不同需求的开发者根据资源约束选择适配的模型。
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