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卷积神经网络在诸如目标识别、物体检测等任务上取得了优异结果,然而设计一个性能优异的网络依赖于专家知识。神经网络搜索(NAS)致力于自动化的设计出高性能的卷积神经网络,已经成为深度学习领域中的一个研究热点。在本文中,介绍了不同的神经网络搜索技术,并对每一种方法的优点和局限性进行了分析,最后指出了神经网络搜索领域存在的主要挑战和未来的研究方向。