論文筆記系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
Summary 本文提出超越神經架構搜索（NAS）的高效神經架構搜索（ENAS），這是一種經濟的自動化模型設計方法，通過強制所有子模型共享權重從而提升了NAS的效率，克服了NAS算力成本巨大且耗時的缺陷，GPU運算時間縮短了1000倍以上。在Penn Treebank數據集上，ENAS實現了55.8的測試困惑度；在CIFAR-10數據集上，其測試誤差達到了2.89%，與NASNet不相上下（2.6
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