【AAAI2021】使用图卷积网络拟合权值共享神经结构搜索的搜索空间，提升神经结构搜索鲁棒性

权值共享的神经结构搜索通过训练一个包含所有分支的超网络来复用不同操作上的计算量，以子网络采样的方式评估网络结构，大幅度提高了搜索速度。然而，这种子网络采样的方式并不能保证子网络的评估性能准确反映其真实属性。本文认为产生这一现象的原因是使用共享权值构建子网络的过程中产生了权值失配，使得评估性能中混入了一个随机噪声项。本论文提出使用一个图卷积网络来拟合采样子网络的评估性能，从而将这个随机噪声的影响降至最低。实验结果表明，使用本方案后，子网络的拟合性能与真实性能间的排序相关性得到有效提高，最终搜索得到的网络结构性能也更加优异。此外，本方案通过图卷积网络拟合了整个搜索空间中子网络的评估性能，因此可以很方便地选取符合不同硬件约束的网络结构。

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