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Accel-NASBench: 加速器感知的可持续性 NAS 基准测试
通过寻找训练代理，我们构建了一个开源的双目标神经架构搜索基准测试，用于大规模数据集，并结合了加速器的设备性能，包括 GPU、TPU 和 FPGA。通过与各种 NAS 优化器和硬件平台的广泛实验，我们展示了该基准测试的准确性，并且可以对硬件感
PDF3 months ago
NAS 基准测试中隐藏了多少内容？NAS 预测器的少样本适应
通过研究公开可用的神经结构搜索基准，我们借鉴元学习的丰富领域，关注任务级相关性和预测器可迁移性的关系，并实验证明我们的元学习方法不仅在交叉验证实验中表现出卓越（或匹配）性能，还成功地在新的搜索空间和任务中展开了推广。
PDF7 months ago
ICLRNAS-Bench-Suite: NAS 评估 (现在) 非常简单
本文分析了 25 种不同的搜索空间和数据集中流行的 NAS 算法和性能预测方法，发现从少数 NAS 基准得出的许多结论不适用于其他基准。因此，我们推出了 NAS-Bench-Suite，这是一套全面可扩展的 NAS 基准，通过统一接口访问，
PDF2 years ago
GradSign: 基于理论洞察的模型性能推理
提出了一个新的度量标准 GradSign，用于神经架构搜索中的模型性能推断任务，通过分析不同网络的优化景观，准确、简单、灵活地预测网络的性能，在三个训练数据集上的七个基准测试中，GradSign 的表现都优于现有的基于梯度的方法，将其集成到
PDF3 years ago
AAAI可微架构搜索中的零成本操作评分
本文介绍了一种基于零成本代理的操作评分方法（Zero-Cost-PT），并在多个 NAS 基准测试和大型搜索空间上进行了全面的实证评估。结果表明，该方法在搜索时间和准确性方面都有显著改善。
PDF3 years ago
代理 NAS 基准测试：超越表格 NAS 基准测试的有限搜索空间
为了解决神经结构搜索方法需要大量计算资源的问题，提出了一种使用代理 NAS 基准来对任意搜索空间进行成本相对较低的科学评估的方法，并证明代理 NAS 基准可以更好地建模架构的真实性能，以及扩展了 NAS 领域的科学研究范围。
PDF4 years ago
评估神经网络结构的有效性能估计器
本研究关注于神经架构搜索方面的性能评估，主要针对一级估计器和零级估计器在五个 NAS 基准测试的结果进行了分析，并揭示了它们存在的一些偏差和方差，同时提出了减轻这些不满意结果的建议，并提供了一种框架来更全面地理解新设计的体系结构表现评估器。
PDF4 years ago