研究人员开发了一种名为在线一致性校准(OCC)的新方法,以提高硬件感知神经架构搜索(NAS)的效率。传统的NAS方法成本高昂,因为它们需要训练每一个架构来评估其性能。OCC是conformal prediction的扩展,它使用自适应反馈控制来维持所需的一致性覆盖水平,确保指定比例的候选架构不会被错误地丢弃。这种方法在不牺牲准确性的情况下,显著减少了所需的评估次数,修剪了25-50%的候选架构,并且与静态方法或高斯过程基线相比,提供了更好的覆盖控制。 AI
影响 通过降低计算成本而不牺牲准确性来提高神经架构搜索的效率。
排序理由 详细介绍神经架构搜索新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Adaptive Conformal Inference
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- Conformal prediction
- DagsHub
- Gaussian process
- Gotit.pub
- Hugging Face
- IArxiv
- RL-Driven Hardware-Aware NAS
- ScienceCast
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