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CycleGANAS：CycleGAN 的可微分神经架构搜索
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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
UNAS是一个集成了最新DNAS和RL方法的框架，能在低成本下搜索可微与不可微标准的架构。在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet数据集上的实验表明，UNAS的平均精度优于DARTS空间的架构，并能在ProxylessNAS空间中找到高效准确的架构，超越MobileNetV2。
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关键要点
- UNAS是一个集成了最新DNAS和RL方法的统一框架。
- UNAS能够在低成本下搜索可微与不可微标准的架构。
- 在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet数据集上的实验表明，UNAS的平均精度优于DARTS空间的架构。
- UNAS在ProxylessNAS空间中找到的架构超越了基于MobileNetV2的现有架构。
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