本研究探讨神经架构搜索（NAS）在广泛搜索空间中如何平衡创新与评估的挑战，提出利用无成本代理指标和神经图特征（GRAF）训练替代模型，以提高架构性能预测能力并快速筛选低效架构。

可转移的替代模型在丰富的神经架构搜索空间中的应用
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