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DARTS+算法流程
资料介绍
.算法背景与核心改进
DARTS（Differentiable Architecture Search）是经典的可微神经架构搜索方法，通过将离散的架构搜索空间松弛为连续空间，实现基于梯度下降的架构搜索，极大降低了搜索成本。但原始DARTS存在性能坍塌、跳过连接过多和搜索与评估间隙三大问题，DARTS+针对这些缺陷进行了改进，核心是引入早期停止机制和搜索空间正则化，在保持可微搜索效率的同时提升了架构的泛化性能。
2.搜索空间定义
DARTS+沿用原始DARTS的搜索空间设计，以搜索卷积神经网络架构为例：
· 整体架构由$N$个堆叠的单元（cell）构成，分为**正常单元（normal cell）和降采样单元（reduction cell）**两种，降采样单元步长为2，用于降低特征图尺寸。
4.核心改进步骤
4.1 渐进式剪枝与早停机制
原始DARTS在搜索结束时才剪枝保留每个节点入边中权重最高的$k$条边，容易导致架构坍缩，多数边被赋予跳过连接的高权重。DARTS+在搜索过程中逐步剪枝冗余边，每经过固定轮次就剪枝掉权重最低的边，压缩搜索空间，避免架构坍缩。
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| DARTS+算法流程.docx | 16K |
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