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Article summary:
1. 近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重要进展，尤其是在训练方法和网络结构方面。自动神经架构搜索（NAS）方法成为关注的焦点。
2. 以往的NAS研究主要集中在硬件或搜索策略的角度，本文首次从计算机视觉的角度对NAS进行了综述。
3. 文章总结了NAS的基本概念，并分析了近期在计算机视觉领域中应用NAS的研究趋势。
Article analysis:
这篇文章是关于神经架构搜索（NAS）的综述，从计算机视觉的角度进行了分析。文章首先介绍了深度学习在计算机视觉领域的应用和发展，以及自动化机器学习（AutoML）的概念和步骤。然后，文章详细介绍了NAS的基本概念、搜索空间和搜索策略，并总结了在计算机视觉领域中应用NAS的相关研究。
然而，这篇文章存在一些潜在的偏见和片面报道。首先，文章没有提到NAS方法存在的一些局限性和挑战，比如搜索空间过大导致计算复杂度高、搜索过程需要大量时间和资源等问题。其次，文章没有提供足够的证据来支持所提出的主张，比如自动化神经网络设计可以显著提高计算机视觉任务的性能。此外，文章也没有探讨可能存在的反驳意见或其他方法对NAS进行改进或替代。
另外，这篇文章也存在一些宣传内容和偏袒之处。作者强调了NAS在计算机视觉领域中的重要性，并将其与其他方法相比较。然而，作者并未平等地呈现其他方法或可能存在的风险和局限性。文章还没有提及与NAS相关的伦理和隐私问题，比如使用NAS设计的神经网络可能存在偏见或歧视性。
综上所述，这篇文章在介绍NAS的基本概念和应用方面提供了一些有价值的信息，但也存在一些潜在的偏见、片面报道和缺失考虑点。为了更全面客观地评估NAS方法的优缺点和适用性，需要进一步研究和探讨。