GrowTAS: 通过从小到大子网的逐步扩展实现高效的ViT架构搜索Research#ViT🔬 Research|分析: 2026年1月10日 11:33•发布: 2025年12月13日 11:40•1分で読める•ArXiv分析本文提出了一种名为GrowTAS的新方法，用于在视觉Transformer（ViT）中进行高效的架构搜索。该方法利用了从较小子网到较大子网的逐步扩展。要点•GrowTAS专注于提高ViT架构搜索的效率。•其核心思想是基于子网的逐步扩展策略。•该论文发表在预印本服务器ArXiv上，表明这是一项正在进行的研究。引用 / 来源查看原文"GrowTAS uses progressive expansion from small to large subnets."AArXiv2025年12月13日 11:40* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Generative AI in Vocational Education: Challenges and Opportunities较新Novel Architecture Enhances Regression in Data Streams with Outlier Detection and Drift Adaptation相关分析Research人类AI检测2026年1月4日 05:47Research侧重于实现的深度学习书籍2026年1月4日 05:49Research个性化 Gemini2026年1月4日 05:49来源: ArXiv