在社会的浪潮中，DenseNAS 引领最新游戏资讯探索高灵活度网络结构的新篇章。近年来，网络结构搜索（NAS）在自动化设计神经网络结构方面获得了较大的成功，也成为模型结构优化领域不可忽视的重要研究课题。通过构建一个密集连接的搜索空间，可以实现每个 block 的宽度和对应的空间分辨率之间相互连接，优化 block 之间转移概率，从而选取最优路径。

DenseNAS 不仅减轻了人们设计、调优模型结构的重重负担，而且相较于人工设计的网络结构，搜索出的模型性能有了进一步提升。在 ImageNet 上，DenseNAS 得到的模型以较低的 latency 取得了 75.9% 的精度，整个搜索过程在 4 块 GPU 上仅用了 23 个小时。这使得 DenseNAS 在特定场景数据、特定性能和速度需求以及特定设备上都有更大应用潜力。

除了介绍 DenseNAS 的基本原理，本文还深入解析了 NAS 搜索元素及其梳理，以及如何通过构建密集连接搜索空间来解决基于 Differentiable NAS 的宽度搜索问题。文章最后讨论了方法介绍，并详细阐述了一种新的 Dense 连接方式，该方式可以同时进行深度和宽度上的选择，为后续研究提供新的思路与方法。

读者可以通过论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.09607 和代码地址：https://github.com/JaminFong/DenseNAS 来获取更多关于 DenseNAS 方法及其源代码的一般信息。此外，本文已获得地平线公众号许可进行转载，为广大技术爱好者提供了一份宝贵资源。