ECGP神经架构搜索

百次评估即达精度

引入交叉算子、轻量级年龄机制和自适应变异算子，用极少的适应度评估次数即可搜索到高精度文本分类架构，且架构收敛快速稳定、迁移性优异。

Wu, Xuan · Di, Wang · 陈欢欢 · Lele, Yan · Xiao, Yubin · Miao, Chunyan · 葛宏伟 · Dong, Xu · 梁艳春 · 王康平 · 吴春国 · 周柚

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2023

参数信息

迁移准确率下降

1-2 %

技术优势

评估次数少

仅需数百次适应度评估即可找到精度有竞争力的架构，大幅降低计算开销。

迁移性高

进化的架构迁移到其他数据集时准确率仅下降1-2%，无需重新搜索。

收敛快且稳

ECGP进化的架构收敛速度快且稳定，训练过程更可控。

应用场景

• 神经架构搜索：用更少评估次数找到高精度架构，节省算力。
• 文本分类：直接搜索文本分类任务的最优架构，免手工设计。
• 自动化机器学习：自动化生成模型架构，降低人工调参成本。
• 边缘AI：低评估成本适合边缘设备上的快速架构搜索。