Path-Level Network Transformation for Efficient Architecture Search

Path-Level Network Transformation for Efficient Architecture Search Abstract 我们引入了一种新的函数保持转换，用于有效的神经架构搜索。这种网络转换允许重用先前训练的网络和现有的成功架构，从而提高样本效率。我们的目标是解决当前网络转换操作只能执行层级的限制架构修改，例如添加（修剪）筛选器或插入（删除）层，无法更改连接路径的拓

>>阅读原文<<