渐进神经架构搜索

我们提出了一种新的卷积神经网络（CNNs）结构学习方法，该方法比基于强化学习和进化算法的最新方法更加高效。我们的方法采用了顺序模型优化（SMBO）策略，在这种策略中，我们按照复杂度递增的顺序搜索结构，同时学习一个代理模型以指导在结构空间中的搜索。在相同的搜索空间下进行直接比较表明，我们的方法在评估模型数量方面比Zoph等人（2018）提出的强化学习方法效率高5倍，在总计算时间方面快8倍。通过这种方法发现的结构在CIFAR-10和ImageNet数据集上达到了最先进的分类精度。