Методы поиска архитектур нейронных сетей (Neural Architecture Search, NAS) позволяют автоматизировать процесс проектирования нейросетевых моделей. В данной работе предлагается NAS метод, в котором проектирование архитектур ведется на самом базовом уровне — путем прямого манипулирования отдельными нейронами и их связями. Для поиска оптимальных архитектур используется эволюционный алгоритм, который балансирует вычислительные затраты и качество модели. Экспериментальные результаты показывают, что данный подход позволяет находить архитектуры, сопоставимые по качеству с вручную созданными сетями, при этом снижая число операций (FLOPs) более чем в три раза на задачах классификации изображений.

Лунев А.Е. (науч. рук. Никитин Н.О.) Эффективное проектирование моделей с помощью поиска нейронных архитектур // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15269