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IDENAS: 神经架构搜索的内部依赖探索
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种半监督神经架构评估方法，使用自编码器发现有意义的神经架构表示，并利用图卷积神经网络预测性能，以实现高效神经架构搜索。在 NAS-Benchmark-101 数据集上进行了实验，证明该方法有效。
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关键要点
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提出了一种半监督评估神经架构的方法。
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使用自编码器发现神经架构的有意义的表示。
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利用图卷积神经网络预测神经架构的性能。
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实现神经架构搜索的高效优化。
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在 NAS-Benchmark-101 数据集上进行了大量实验。
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证明该方法有效，减少寻找高效神经架构所需的完全训练的架构。
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