针对表格数据集的内核级节能神经网络架构搜索

本研究解决了现有神经网络架构搜索中对能耗考虑不足的问题，提出了一种针对表格数据集的节能架构搜索方法。该方法的关键在于直接识别能有效降低能耗的架构，同时保持可接受的准确性。研究表明，该方法所建议的最佳架构相比传统NAS推荐的架构能减少高达92%的能耗。