LOSO 评估下高效无泄漏神经架构搜索
原文标题：Efficient Leakage-Free Neural Architecture Search under Leave-One-Subject-Out Evaluation
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留一被试（LOSO）评估常用于基于被试的分类任务，但完全嵌套的神经架构搜索（NAS）计算成本随被试数呈 O(N^2) 增长。作者提出一种基于块、跨被试共享 NAS 运行的无泄漏方法。在 BioVid 热痛数据集上，平均准确率从 82.79% 提升至 83.39%，参数量最多减少 99.2%。
- 问题
- LOSO 评估下完全嵌套 NAS 计算成本随被试数呈 O(N^2) 增长。
- 方法
- 提出基于块、跨被试共享 NAS 运行的无泄漏搜索方法，替代逐被试独立搜索。
- 结果
- BioVid 热痛数据集平均准确率从 82.79% 提升至 83.39%，参数量最多减少 99.2%。
- 影响
- 让受试者级分类的 NAS 从算力不可行变为可落地，适合生理信号等小样本场景。
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