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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> Rethinking density ratio estimation based hyper-parameter optimization.

Rethinking density ratio estimation based hyper-parameter optimization.

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第一作者： Zi-En,Fan
第一单位： School of Automation Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, No. 28, West Xianning Road, Xi'an, 710049, Shaanxi, China. Electronic address: fze0012@stu.xjtu.edu.cn.
作者： Zi-En,Fan [1] ; Feng,Lian [2] ; Xin-Ran,Li [3]
作者单位： School of Automation Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, No. 28, West Xianning Road, Xi'an, 710049, Shaanxi, China. Electronic address: fze0012@stu.xjtu.edu.cn. [1] School of Automation Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, No. 28, West Xianning Road, Xi'an, 710049, Shaanxi, China. Electronic address: lianfeng1981@xjtu.edu.cn. [2] School of Automation Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, No. 28, West Xianning Road, Xi'an, 710049, Shaanxi, China. Electronic address: lxr913@stu.xjtu.edu.cn. [3]
关键词 Density ratio estimationHyper-parameter optimizationNeural architecture search
医学主题词 算法(Algorithms);概率(Probability);人类(Humans)
DOI 10.1016/j.neunet.2024.106917
PMID 39581044
发布时间 2024-12-15
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2025年182卷

106917页

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