神经网络结构搜索在脑数据分析领域的研究进展

神经网络结构搜索(neural architecture search,NAS)是自动化机器学习的重要组成部分,已被广泛应用于多个领域,包括计算机视觉、语音识别等,能够针对特定数据、场景、任务寻找最优的深层神经网络结构.将NAS引入至脑数据分析领域,能够在图像分割、特征提取、辅助诊断等多个应用领域大幅度提升性能,展现低能耗自动化机器学习的优势.基于NAS进行脑数据分析是当前的研究热点之一,同时也具有一定挑战.目前,在此领域,国内外可供参考的综述性文献较少.对近年来国内外相关文献进行了细致地调研分析,从算法模型、研究任务、实验数据等不同方面对NAS在脑数据分析领域的研究现状进行了综述.同时,也对能够支撑NAS训练的脑数据集进行了系统性总结,并对NAS在脑数据分析中存在的挑战和未来的研究方向进行了分析和展望.