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以神经收集为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域获得了有效成果。在实践中，收集架构可以显著影响学习效率，一个好的神经收集架构能够融入成绩的先验知识，稳定收集训练，提高计算效率。目前，经典的收集架构设想步骤包括人工设想、神经收集架构搜索（NAS）[1]、以及鉴于优化的收集设想步骤 [2]。人工设想的收集架构如 ResNet 等；神经收集架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳收集结构；…