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CAGE-NAS 方法在函数空间中优化神经网络增长

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 CAGE-NAS，一种在函数空间中进行决策以高效增长神经网络的新颖方法。该方法使用基于函数梯度近似的可接受性标准来确定网络的表示是否足够或需要扩展。当满足标准时，架构保持稳定；如果不满足，则应用保持函数不变的扩展。在实验中，CAGE-NAS 在给定参数预算内实现了性能排名前 0.2% 的架构，而无需详尽枚举。 AI

影响 该方法通过优化架构增长，有望实现更大神经网络更高效的训练和更好的性能。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了神经网络架构优化的一种新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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CAGE-NAS 方法在函数空间中优化神经网络增长

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Santiago Florido Gomez, St\'ephane Rivaud ·

    CAGE-NAS: 高效模型增长的认证功能下降

    arXiv:2610.01173v1 Announce Type: new Abstract: The progressive growth of neural networks requires deciding when the current representation remains sufficient for optimization and when it should be expanded. CAGE-NAS formulates this decision in function space through an admissibi…

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