↑: [[G検定に関する知識]] - ニューラルネットワークの最適な構造をAIが自動探索する技術（AutoMLの一種） - 探索手法: 強化学習（RL）・進化的アルゴリズム・勾配降下法（DARTSなど） - 代表的な成果: EfficientNet・NASNet - **課題: 探索過程の計算コストが非常に大きい** - （何千ものモデルを訓練する必要あり） ← 重要 - 「人手設計より学習効率が優位」は誤り（探索コスト自体が膨大） - コントローラが構造を提案 → 学習して評価 → 良い構造を次の提案に反映、のループ - EfficientNetやMnasNetはNASで基本構造を探索 - cf. [[EfficientNet]], [[MnasNet]], [[MobileNet]]