AutoML 通过使用算法处理传统上需要手动完成的任务（例如架构搜索、超参数调整和数据预处理），从而实现神经网络设计的自动化。AutoML 系统不是依靠人类专业知识来设计层、连接或参数，而是系统地探索可能的配置，以找到最优模型。例如，神经架构搜索（NAS）等技术使用强化学习或进化算法来生成和评估候选架构。贝叶斯优化或网格搜索等超参数优化工具可以自动调整学习率、批量大小或正则化参数。这减少了试错式实验并加速了模型开发。
AutoML 中的一个关键方法是神经架构搜索（NAS），它可以自动化网络结构的创建。NAS 算法从可能的层类型（例如，卷积层、循环层）和连接模式的搜索空间开始。控制器（通常是神经网络或遗传算法）生成候选架构，这些架构在验证数据上进行训练和评估。例如，Google 在 NAS 方面的开创性工作使用了基于强化学习的控制器来发现 NASNet 等架构，这些架构在图像分类任务上的性能优于手动设计的模型。Efficient NAS (ENAS) 等更新的方法通过在评估的架构之间共享权重来降低计算成本。类似地，AutoKeras 或 Google 的 Vertex AI 等框架提供了预构建的 NAS 工具，这些工具与 TensorFlow 或 PyTorch 集成，允许开发者自动化架构设计，而无需从头编写搜索算法。
AutoML 还简化了超参数调整和预处理。Keras Tuner 或 Optuna 等工具允许开发者定义参数（例如，层数、激活函数）的搜索空间，并自动测试组合以最大化性能。例如，开发者可以指定卷积网络的层大小范围，AutoML 系统将训练和比较不同配置的模型。然而，自动化也伴随着权衡。NAS 可能需要大量的计算资源，因为评估数百种架构非常耗时。此外，虽然 AutoML 使非专家也能进行模型设计，但经验丰富的工程师手动调整的模型在特定任务中可能仍能获得更好的性能。不过，对于大多数开发者来说，AutoML 在效率和质量之间取得了实用的平衡，特别是对于原型开发或快速迭代比争取边际收益更重要的应用。