在论文《ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware》中，麻省理工 HAN Lab 的研究人员提出了 ProxylessNAS，第一个在没有任何 Proxy 的情况下直接在 ImageNet 量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的 NAS 算法，并首次专门为硬件定制 CNN 架构。在 ImageNet 上，ProxylessNAS 比 MobilenetV2 高了 3.1% 的 Top-1 正确率，并且在 GPU 上比 MobilenetV2 快了 20%。在同等的 top-1 准确率下 (74.5% 以上)，roxylessNAS 的手机实测速度是当今业界标准 MobileNetV2 的 1.8 倍。