G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第29問: ニューラルネットワークの構造を自動で探索する手法に関する説明として、最も不適切なものはどれか。

肢2が不適切です。MnasNetの論文（Tan ほか）は、推論の遅延を探索の目的に明示的に組み込みました。

そのうえで、従来の研究がFLOPSのような不正確になりがちな代わりの指標で遅延を見積もっていたのに対し、モデルを携帯電話で実際に動かして遅延を直接測っています。

肢1はNASの論文（Zoph・Le）のとおりで、RNNのコントローラが生成した子ネットワークを学習させ、検証データでの精度を報酬として方策勾配（REINFORCE）でコントローラを更新します。

肢3は、MnasNetが提案したブロックごとに別の層の構造を選べる階層的な探索空間の説明です。

肢4もNASの論文のとおりで、Penn Treebankで広く使われるLSTMのセルを上回る再帰型のセルを見つけたと報告しています。計算量と実機の遅延を取り違えないようにします。