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ZAPS 管道通过结合代理信号和拓扑结构来增强神经架构搜索
研究人员开发了 ZAPS，这是一个新颖的四阶段管道，旨在通过有效地将代理信号与架构拓扑相结合来改进神经架构搜索 (NAS)。该方法通过选择非冗余的代理子集并迭代地重新评估它们，解决了现有零成本代理的局限性，这些代理通常嘈杂且相关。ZAPS 利用混合 k-means 策略进行初始种子选择，并使用带有 UCB 获取函数的 XGBoost 集成来对候选者进行排名，在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 的 NAS-Bench-201 …
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新研究探索用于图着色的灰盒优化
两篇新研究论文探讨了局部搜索和灰盒优化技术在顶点着色问题上的应用，特别是在二分图上。研究确定了可能导致局部搜索算法得出次优解的特定图结构。然而，通过引入利用问题特定信息的灰盒算子（例如移除不常用颜色），研究人员展示了在寻找最优着色方面取得的显著改进，将预期运行时间从指数级降低到多项式级。