通过一个controller在搜索空间（search space）中得到一个网络结构（child network），然后用这个网络结构在数据集上训练得到准确率，再将这个准确率回传给controller，controller继续优化得到另一个网络结构，如此反复进行直到得到最佳的结果。这里使用RNN网络目的是在一个variable-length space中搜索模型，而原先其他超参数优化只能在一个fixed-length space中搜索模型。
摘要：
神经网络是一种功能强大且灵活的模型，适用于图像、语音和自然语言理解中的许多困难学习任务。尽管取得了成功，神经网络仍然很难设计。在本文中，我们使用一个递归网络来生成神经网络的模型描述，并使用强化学习来训练该RNN，以最大限度地提高在验证集上生成结构的预期精度。在CIFAR-10数据集上，我们的方法从零开始，可以设计一种新的网络体系结构，在测试集精度方面可以与人类发明的最佳体系结构相媲美。我们的CIFAR-10模型实现了3.65的测试错误率，比以前使用类似架构方案的最先进模型高0.09%，快1.05倍。在Penn Treebank数据集上，我们的模型可以组成一个新的循环单元，其性能优于广泛使用的LSTM单元和其他最先进的算法。我们的单元在Penn Treebank数据集上的测试复杂度为62.4，比之前最先进的模型好3.6复杂度。该单元还可以转移到PTB上的字符语言建模任务中，并实现1.214的最新复杂度。
控制器递归神经网络如何对简单卷积网络进行采样。它预测一层和重复层的滤波器高度、滤波器宽度、步幅高度、步幅宽度和滤波器数量。每个预测都由softmax分类器执行，然后作为输入输入输入到下一时间步。
神经结构搜索的分布式训练。我们使用一组S参数服务器来存储参数并将参数发送到K控制器副本。然后，每个控制器副本对m个体系结构进行采样，并并行运行多个子模型。记录每个子模型的精度以计算关于θ的梯度，然后将其发送回参数服务器。由此可见，2017年发表的这篇文章，需要较高的硬件资源。
控制器使用定位点，并设置“选择注意”以形成跳过连接。引入跳连接后，也带来了一些问题，具体可看论文。
由具有两个叶节和一个内部节点的树构造的递归单元示例。左：定义控制器要预测的计算步骤的树。中心：控制器对树中每个计算步骤所做的预测的示例集。右：根据控制器的示例预测构建的递归单元的计算图。
实验结果：CIFAR-10上神经结构搜索和其他最先进模型的性能
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