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两轮推荐器搜索的最远贪心路径采样
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了few-shot NAS，利用多个子超级网络覆盖搜索空间的不同区域，以提高一次性方法的准确性。该方法在多项任务中表现显著，包括在NasBench-201和NasBench1-shot-1上的3个不同任务中的4个基于梯度的和6个基于搜索的方法，并在ImageNet、CIFAR10和Auto-GAN上取得最新水平。
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关键要点
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该研究提出了few-shot NAS方法。
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利用多个子超级网络覆盖搜索空间的不同区域。
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该方法旨在缓解操作之间的不良共适应。
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在多项任务中显著提高了一次性方法的准确性。
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在NasBench-201和NasBench1-shot-1上进行了3个不同任务的测试。
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测试中包括4个基于梯度的方法和6个基于搜索的方法。
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在ImageNet、CIFAR10和Auto-GAN上取得了最新水平的结果。
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