Path-Level Network Transformation for Efficient Architecture Search

Path-Level Network Transformation for Efficient Architecture Search Abstract 我們引入了一種新的函數保持轉換，用於有效的神經架構搜索。這種網絡轉換允許重用先前訓練的網絡和現有的成功架構，從而提高樣本效率。我們的目標是解決當前網絡轉換操作只能執行層級的限制架構修改，例如添加（修剪）篩選器或插入（刪除）層，無法更改連接路徑的拓

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