automl-进化学习-论文笔记- EAT-NAS: Elastic Architecture Transfer for Accelerating Large-scale Neural Archite
华中科大提出EAT-NAS方法：提升大规模神经模型搜索速度 背景 许多现有的NAS方法通过在小规模数据库上进行结构搜索，然后针对大规模数据库对深度和宽度进行手动调整。这一机制广泛的应用于NAS领域。但是由于大规模数据库与小规模数据库之间域的不同，在小规模数据库上的模型搜索算法应用于大规模数据库时，并不能保证其效果。 共享与创新 在这篇论文中，作者针上述的限制，提出了一种更合理的解决方案。作者使用迁
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