Grid Search, Random Search, Genetic Algorithm：NAS 的大比较

发布: 3天前 (2026年1月5日 GMT+8 08:00)

3 min read

原文: Dev.to

Source: Dev.to

Introduction

哪种方法能找到更好的神经网络——慢速搜索、随机尝试，还是进化挑选？我们对三种简单的神经网络架构搜索方法进行了比较，观察到了明显的差异。

网格搜索检查许多固定的选项，速度可能较慢，但有时能够得到稳定的结果。它会对预先定义好的超参数组合进行穷举评估。

随机搜索尝试大量随机选择，往往比预期更快找到好的设置。通过在搜索空间中均匀抽样，它能够用更少的评估次数定位到有前景的配置。

遗传算法随着时间对设计进行交叉和变异。它可以发现巧妙的架构，但通常需要更多的运行次数才能展示其优势。进化过程会迭代地选择、重组和变异候选网络。

测试在一个常用的图像数据集上进行，因此结果反映了实践者关心的真实任务。准确率被用作主要指标，而运行时间则衡量每种方法的计算成本。

Speed vs. Accuracy: 随机搜索通常能快速给出答案且准确率合理。网格搜索虽然彻底但更慢，可能产生一致但不一定是最优的模型。遗传算法在拥有足够时间和评估次数的情况下可以实现更高的准确率。
Resource Considerations: 如果计算资源有限，随机搜索是实用的选择。当你可以承受更长的运行时间时，进化方法可能会产生最佳模型。网格搜索适用于需要对小搜索空间进行彻底覆盖的场景。

每种方法都有其优缺点。请选择符合你的目标和计算预算的方法，并考虑尝试多种策略，因为结果可能会让人惊喜。