NEAR：一种无需训练的机器学习模型性能预估器

本研究解决了构建高性能神经网络所需的巨大计算资源和时间的问题。提出了一种基于激活矩阵有效秩的零成本代理网络表达能力（NEAR），并展示其在NAS-Bench-101和NATS-Bench-SSS/TSS上的前沿相关性。最重要的发现是，该评分可用于选择超参数，从而优化神经网络的设计。