RiPPLE：NAS 跨空间性能预测
原文标题：RiPPLE: Cross-Space Performance Prediction from Early Training for Neural Architecture Search
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论文提出 RiPPLE，通过将部分训练作为锚点标签来源，外推学习曲线生成代理标签并在无标签架构特征上传播，实现整个搜索空间的架构排序。在四个搜索空间家族的十二个基准单元及 DARTS 空间上验证了排序质量与标签效率。
- 问题
- NAS 中全量训练评估架构太贵，零成本代理跨搜索空间排序不稳。
- 方法
- 把部分训练当锚点标签，外推学习曲线生成代理标签并在无标签架构特征上传播，实现全空间排序。
- 结果
- 在四个搜索空间家族的十二个基准单元及 DARTS 空间上验证排序质量与标签效率。
- 影响
- 用少量锚点训练预算即可对整个搜索空间排序，可显著降低 NAS 的算力开销。
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