深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用，NASNet是由Google Brain团队开发的一种具有自动搜索能力的神经网络模型，利用强化学习和进化算法等技术来自动地搜索最优的神经网络架构。NASNet模型的设计灵感来源于基因组序列中的自然选择和突变等机制。本文将介绍NASNet模型的原理，使用PyTorch搭建模型，并通过实例数据进行训练和测试。文章将分为以下几个部分：

1. 简介
2. NASNet模型原理
3. PyTorch搭建NASNet模型
4. 数据样例
5. 加载数据并训练模型
6. 测试模型
7. 总结

1. 简介

NASNet是一种基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）的卷积神经网络。NASNet通过自动搜索最优的网络结构，可以在各种任务上取得优异的性能。本文将详细介绍NASNet模型的原理，并使用PyTorch实现模型的搭建、训练和测试。

2. NASNet模型原理

NASNet的核心思想是通过神经网络架构搜索（NAS）来自动发现最优的网络结构。NASNet使用强化学习的方法，通过训练一个循环神经网络（RNN）来生成网络结构。在搜索过程中，RNN会生成一个可变长度的字符串，这个字符串描述了一个卷积神经网络的结构。然后，这个结构被用于训练一个子网络，子网络的性能会作为RNN的奖励信号。通过多次迭代，RNN会学会生成更好的网络结构。

NASNet的一个关键创新是引入了两种基本的网络结构：普通单元（Normal Cell）