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Functional Descent

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  1. TOOL · CL_277244 ·

    CAGE-NAS 方法在函数空间中优化神经网络增长

    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。