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TransNAS-Bench-101
TransNAS-Bench-101
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新方法利用稀疏历史增强神经架构搜索
研究人员开发了一种新颖的神经架构搜索（NAS）方法，以应对稀疏搜索历史和特定任务迁移失败的挑战。这种风险鲁棒策略结合了不完整的源日志和零成本代理，利用冠军初始化和联合成对排序预训练。该方法在TransNAS-Bench-101数据集上表现出显著的改进，减少了微自动编码和宏房间布局任务中的最坏情况失败。在多个目标上，所提出的方法在平均和最坏情况性能上均优于仅代理排序器。
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新方法以更低的计算成本加速神经架构搜索 · 跟踪3个来源
研究人员开发了改进神经架构搜索（NAS）的新方法，该过程可能计算成本高昂。一种名为RiPPLE的方法使用来自一小组锚定架构的局部训练数据来预测许多其他架构的性能，从而减少了完全训练的需要。另一种方法CoRA-NAS结合了架构的粗略排序和一个细化阶段，该阶段通过外推早期训练曲线来估计性能，成本大大降低。第三种技术通过提出一种无泄漏的、基于块的方法来解决NAS中Leave-One-Subject-Out（LOSO）评估的成本问题，该方法在…