Up モデルの構築 作成: 2026-02-28
更新: 2026-03-02

    設計の意思決定（どのパーツを使うか）は，コントローラが行う。
    実際にコードとしてモデルに埋め込む処理は，人間が書いたプログラム（フレームワークやNASの実装）が自動で行う。

    つまり，コントローラは「設計図の指示書」を出すだけで，実際の組み立て作業は，あらかじめ人間が用意したコードが担当する。


    たとえば，コントローラが
    　　「Conv3x3 → ReLU → MaxPool → FC」
    という設計を出したとする。
    NASの実装コードは，この設計に従って：
    　1. Conv2d レイヤーを作る
    　　（入力チャンネル数，出力チャンネル数，カーネルサイズ
    　　　などを指定）
    　2. ReLU() をその後に追加
    　3. MaxPool2d() を追加
    　4. Linear() で出力層を作る


    モデルの構築は，訓練の終了までである。
    これは，つぎのプロセルになる：まとめると，
    (1) モデルの構築
      選ばれた構造に従って，PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークでモデルを構築する。
      この部分は人間がコードを書くこともあるし，完全に自動化されているNASフレームワーク（例：AutoKeras，DARTS）もあるよ。
    (2) 構造の制約チェック
      選ばれた構造が実行可能か（例えば，出力サイズが合っているか，パラメータ数が多すぎないか）をチェックする。
      ここで問題があれば，設計をやり直すこともある。
    (3) モデルのテスト
    　(3.1) モデルの訓練
    　(3.2) モデルの評価
      コントローラが提案したアーキテクチャを，実際に訓練して，その性能を測る。
      そして，次のアーキテクチャ提案にフィードバック。