人工智能大模型技术基础系列之：自动模型搜索与架构优化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在深度学习、神经网络、强化学习等领域，大量的机器学习模型被提出，其中最火热的就是深度学习模型。深度学习模型能够非常好的解决大量的数据分类和回归任务，且取得了非常好的效果。然而，如何找到合适的深度学习模型，还是一个很重要的问题。因为任何模型都需要大量的参数配置，耗费大量的时间进行训练和调优。因此，如何有效的快速搜集到足够多的深度学习模型，然后对它们进行评估、比较和选择，就成为了一个研究热点。而本文所讨论的主题，即自动模型搜索与架构优化，就是关于这一方向的一项重要工作。

目前，自动模型搜索与架构优化可以分为两大类，一类是基于超参数的自动模型搜索方法，如网格搜索法（Grid Search）、随机搜索法（Randomized Search）；另一类是基于结构（architecture）的自动模型搜索方法，如Evolutionary Algorithm（EA），先进的优化算法通过逐渐修改架构来生成新的模型。

最近几年，深度学习界越来越多的文章开始关注模型的压缩，即用更少的计算资源同时达到相似甚至更好的性能。在模型的压缩上，有一些尝试性的方法，比如微调（fine-tuning），但这些方法只能保证轻微的性能提升，并不能完全克服计算资源瓶颈。而在这个问题上，目前仍然缺乏统一的理论和技术方案。希望能通过本文的阐述，帮助读者了解自动模型搜索与架构优化的研究现状和最新进展。

2.基本概念术语说明

2.1 深度学习模型

深度学习模型（