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基于一次性权重共享的搜索策略
资料介绍
一、策略核心概念与提出背景
在神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）领域，传统搜索策略面临的核心痛点是计算成本过高。早期基于强化学习或进化算法的搜索方法，需要从零开始训练每一个候选架构，动辄数千GPU天的计算资源消耗让绝大多数研究团队难以承受，也限制了NAS技术在实际任务中的落地应用。为了解决这一问题，权重共享机制被引入NAS搜索流程，而一次性权重共享的搜索策略正是权重共享思路中最具代表性的实现方案之一。
一次性权重共享搜索策略的核心逻辑，是预先构建一个包含所有候选架构的超网络（Super Network），将超网络训练完成后，所有候选子架构都可以直接从超网络中继承对应的权重参数，不需要从零开始重新训练，仅通过一次超网络训练就可以完成所有候选架构的权重赋值，这也是“一次性”名称的来源。这种设计将原本数千次独立训练的工作量压缩为一次超网络训练，极大降低了架构搜索的计算成本，成为后续轻量化NAS搜索的核心基础思路。
二、一次性权重共享策略的技术框架
2.1 超网络构建
超网络是一次性权重共享策略的核心载体，其构建需要匹配搜索空间的设计，覆盖所有可能的候选操作与连接方式。以卷积神经网络架构搜索为例，搜索空间通常会定义每一个网络层可选的操作类型，比如3×3卷积、5×5卷积、深度可分离卷积、池化操作等等，一次性搜索策略构建超网络时，会将所有可选操作全部包含在每一个搜索层中，每一条可能的架构路径都是超网络中的一条子路径，对应的候选架构就是从超网络每一层中挑选一个操作组成的完整子网络。
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