神经架构搜索(NAS)是一个很有前途的领域。首先，本文将讨论围绕NAS建立科学社区的各种工作，包括基准测试、最佳实践和开放源码框架。然后，本文将讨论该领域几个令人兴奋的方向:(1)广泛的NAS加速技术;(2)在Auto-PyTorch中结合NAS +超参数优化，实现现成的AutoML;(3)神经集成搜索(NES)的扩展问题定义，它搜索一组互补的架构，而不是像NAS中搜索的单一架构。

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