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SiGeo: 通过信息理论和损失函数景观的几何学实现次 - 一次神经架构搜索
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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，通过多个子超级网络覆盖搜索空间的不同区域，提高一次性方法的准确性。在多项任务中，包括NasBench-201和NasBench1-shot-1上的4个基于梯度的和6个基于搜索的方法，以及ImageNet、CIFAR10和Auto-GAN上的最新水平。
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关键要点
- 该研究提出了few-shot NAS。
- 使用多个子超级网络覆盖搜索空间的不同区域。
- 旨在缓解操作之间的不良共适应。
- 在多项任务中显著提高了一次性方法的准确性。
- 包括在NasBench-201和NasBench1-shot-1上的4个基于梯度的方法和6个基于搜索的方法。
- 在ImageNet、CIFAR10和Auto-GAN上取得最新水平。
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