NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING

NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING 本文提出了一种基于梯度的神经结构搜索方法（见图1） 我们的工作是基于这样的观察：神经网络的结构和连接性通常可以由一个可变长度的字符串来指定。因此，可以使用一个递归网络（控制器）来生成这样的字符串。在真实数据上训练由字符串指定的网络——“子网络”——在验证集的准确率。使用这种准确率作为奖励信

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