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结合神经架构搜索与自动代码优化：综述
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的人工智能进展中，硬件感知神经架构搜索（HW-aware NAS）方法具有吸引力。研究提出了SONATA，一种用于硬件感知NAS的自适应进化算法。在ImageNet-1k数据集上的评估显示，SONATA在精确度、延迟和能源性能方面都有显著提升。
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关键要点
- 最近的人工智能进展要求创新的神经架构设计以平衡性能和效率。
- 硬件感知神经架构搜索（HW-aware NAS）是一种自适应策略，自动化设计神经网络。
- 神经网络设计参数与硬件感知NAS优化目标之间的复杂关系尚未充分研究。
- SONATA是一种用于硬件感知NAS的自适应进化算法，旨在解决上述问题。
- SONATA利用基于树的代理模型和强化学习代理来指导神经网络架构的演化。
- 在ImageNet-1k数据集上的评估显示，SONATA在精确度、延迟和能源性能方面有显著提升。
- SONATA的精确度提高了0.25％，延迟和能源性能提高了2.42倍。
- 与本地NSGA-II相比，SONATA在Pareto支配上达到了93.6％的优势，显示自适应进化算子的有效性。
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