본 명세서 에서 설명 된 요지 는 다음 의 장점 들 중 하나 이상 을 실현 하 기 위해 특정 실시 예 들 에서 구현 될 수 있 다 . 본 명세서 에 기술 된 바 와 같이 소정 의 기계 학습 태 스 크 에 대한 학습 데이터 ( 훈련 데이터 ) 를 사용 하 여 신경망 아키텍처 를 최적 화 함 으로써 , 기계 학습 태 스 크 에서 학습 된 최종 신경망 의 성능 을 향상 시킬 수 있 다 . 특히 , 신경망 의 아키텍처 는 기존 의 아키텍처 에 의해 제약 받 지 않 고 태 스 크 에 대한 학습 데이터 에 맞춰 ( tailored ) 질 수 있 으며 , 학습 된 신경망 의 성능 을 향상 시킨다 . 여러 워커 컴퓨팅 유닛 들 에 아키텍처 최적화 를 배포 함 으로써 , 검색 및 평가 할 수 있 는 아키텍처 의 검색 공간 이 크 게 증가 하 여 최종 적 으로 최적 화 된 아키텍처 가 기계 학습 태 스 크 의 성능 을 향상 시킨다 . 또한 , 신경망 을 직접 수정 하 지 않 고 아키텍처 의 콤팩트 한 표현 으로 오퍼레이팅 함 으로써 , 최적화 프로세스 의 효율 이 향상 되 어 , 최적 화 된 아키텍처 가 더 빨리 결정 되 고 , 더 적 은 메모리 및 처리 능력 , 또는 더 적 은 컴퓨팅 리소스 를 사용 하 면서 결정 된다 .