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熵分数度量：在无需训练的神经架构搜索中解耦拓扑和大小
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用稀疏超网络和稀疏性约束实现自动混合路径搜索的新的连续架构表示方法。采用分层加速的近端梯度算法来优化稀疏超网络。实验表明，该方法能够搜索到紧凑、通用和强大的神经结构。
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关键要点
- 本文提出了一种新的连续架构表示方法，旨在实现自动混合路径搜索。
- 该方法利用稀疏超网络和稀疏性约束。
- 采用分层加速的近端梯度算法来优化稀疏超网络。
- 在卷积神经网络和循环神经网络搜索中进行了广泛的实验。
- 实验结果表明，该方法能够搜索到紧凑、通用和强大的神经结构。
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