Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing

Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing 提出了一种高效的神经结构搜索（ENAS）方法，它是一种快速、廉价的模型自动设计方法。在ENAS中，控制器通过在大型计算图中搜索最优子图来发现神经网络结构。利用策略梯度训练控制器，选择一个子图，使验证集上的期望报酬最大化。同时对所选子图对应的模型进行训练，以最小化典型交叉熵损失。在子

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