Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing

Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing 提出了一種高效的神經結構搜索（ENAS）方法，它是一種快速、廉價的模型自動設計方法。在ENAS中，控制器通過在大型計算圖中搜索最優子圖來發現神經網絡結構。利用策略梯度訓練控制器，選擇一個子圖，使驗證集上的期望報酬最大化。同時對所選子圖對應的模型進行訓練，以最小化典型交叉熵損失。在子

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