Deep Learning har möjliggjort anmärkningsvärda framsteg under de senaste åren på en mängd olika uppgifter, såsom bildigenkänning, taligenkänning och maskinöversättning. En avgörande aspekt för denna utveckling är nya neurala arkitekturer. För närvarande används arkitekturer har mestadels utvecklats manuellt av mänskliga experter, vilket är en tidskrävande och felprone process. På grund av detta finns det ett växande intresse för automatiserade neurala arkitektursökmetoder. Vi ger en översikt över det befintliga arbetet inom detta forskningsområde och kategoriserar dem efter tre dimensioner: sökutrymme, sökstrategi och prestationsuppskattningsstrategi.
En omfattande undersökning av neural arkitektur sökmetoder har publicerats av REF.
Neural Architecture Search : A Survey Neural Architecture Search : A Survey