另一種可微架構搜索：商湯提出在反傳中學習架構參數的SNAS
爲了尋找可以用在大規模數據集上的成熟的AutoML 或神經網絡架構搜索（NAS）解決方案，本文作者提出了一種經濟的、端到端的 NAS：隨機神經網絡架構搜索（SNAS）。該方法在保持 NAS 工作流程完整性和可微性的同時，在同一輪反向傳播中訓練神經運算的參數和網絡架構分佈的參數。在使用 CIFAR-10 數據集進行的實驗中，SNAS 在經過更少 epoch 迭代的情況下取得了當前最佳性能，而且其效果
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