关键词performance predictors
搜索结果 - 4
- 神经图特征的惊人强大性能预测
通过一种简便可行的图形特征计算方法，GRAF (神经图形特征) 在预测网络性能的同时超越了零成本代理和其他常见编码方法，成为性能预测的大多数现有预测器中成本较低且表现最好的一种。
- FR-NAS: 前向和后向图预测器用于高效的神经网络架构搜索
通过使用图神经网络作为性能预测器，将神经架构转化为向量表示，并使用定制训练损失来提高预测准确性。在多个基准数据集上进行的实验结果表明，与其他图神经网络预测器相比，预测准确性显著提高，Kendall-tau 相关性增加了 3% 至 16%。
- LLM 性能预测模型为架构搜索提供良好初始值
使用大型语言模型构建性能预测模型，并在机器翻译和神经架构搜索领域展示出优越的性能，同时提出基于大型语言模型的性能预测模型进行性能估计，以及一种基于混合搜索算法的神经架构搜索方法，通过这些方法可以显著降低搜索时间并改善性能指标。
- 基于图同构的性能预测器架构增强
本文提出了一种名为 GIAug 的有效的 DNN 架构扩增方法，它可以通过基于图同构的机制，非常高效地生成单一架构上多元化的注释架构，并将其编码成适合于大多数预测模型的形式，从而非常灵活地利用各种现有的基于性能预测的 NAS 算法，并且在