automl-進化學習-論文筆記- EAT-NAS: Elastic Architecture Transfer for Accelerating Large-scale Neural Archite
華中科大提出EAT-NAS方法：提升大規模神經模型搜索速度 背景 許多現有的NAS方法通過在小規模數據庫上進行結構搜索，然後針對大規模數據庫對深度和寬度進行手動調整。這一機制廣泛的應用於NAS領域。但是由於大規模數據庫與小規模數據庫之間域的不同，在小規模數據庫上的模型搜索算法應用於大規模數據庫時，並不能保證其效果。 共享與創新 在這篇論文中，作者針上述的限制，提出了一種更合理的解決方案。作者使用遷
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