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医学深度学习（DL）迅速发展的领域引起了人们的重大兴趣，这证明了获得FDA批准的Nuberober模型[Benjamens等。，2020年]。在开发和监管认可方面的激增强调了先进计算技术在改造医疗保健中的关键作用。其中，医疗神经架构搜索（MEDNA）成为一个枢纽区域，弥合了最新的机器学习方法与医学数据分析的复杂需求之间的差距。图1显示了针对医疗任务的自动深度学习体系结构设计的数量增加。神经建筑搜索（NAS）[Elsken等。，2019年]，这是这种进化中的基石，表示DL领域的变革转变。它标志着从传统，专业驱动的，通常是启发式方法到设计神经网络体系结构的过渡到更系统的ATIC和算法驱动的过程。nas利用索菲的算法自主构想潜在的净工作架构，并重点是优化性能指标和计算效率。使用了几种选择算法来探索不同的架构搜索空间，其中包括进化算法和基于梯度的方法主要是主导。这些策略
医学神经体系结构搜索：调查和分类法
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