绿色工厂：结合零成本代理以估计神经网络性能
本文针对在神经架构搜索过程中评估深度神经网络性能的难题进行了研究。提出的“绿色工厂”方法采用随机森林回归器组合多个零成本代理的优点，能够直接预测模型的测试准确性，从而克服了传统方法训练耗时和资源需求大的缺陷。实验证明，绿色工厂在多个数据集上表现出良好的相关性，显示出其在评估神经网络性能方面的潜在影响。
本文探讨了神经架构搜索中评估深度神经网络性能的挑战，提出了“绿色工厂”方法，利用随机森林回归器直接预测模型的测试准确性，从而解决传统方法在时间和资源上的消耗问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，展示了评估神经网络性能的潜力。
