NAS 论文笔记：NSGANetV2: Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Assisted Neural Architecture Search
NSGANetV2：进化的多目标代理辅助神经体系结构搜索 这篇论文提出了一个高效的NAS算法，用于生成在多个竞争目标下具有竞争力的特定任务。 包含两个代理模型： （1）一个在体系结构级别，来提高的效率。 （2）一个在权重级别，通过超网，来提高梯度下降的训练效率。 1. 简介 神经体系结构搜索（NAS）尝试自动执行神经网络架构搜索过程，以找到给定数据集的良好体系结构。 人们希望使用NAS在自定
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