元知识辅助的进化神经架构搜索

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内容提要

本研究提出了一种高效的进化计算基础神经架构搜索方法,解决了高计算成本和信息损失的问题。通过元学习框架和自适应模型选择,显著提升了模型的通用性和鲁棒性,实验结果表明其性能与先进方法相当,同时降低了计算成本。

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