グリッドサーチ、ランダムサーチ、遺伝的アルゴリズム：NASのための大規模比較

本論文では、ハイパーパラメータ最適化のための最も人気のある3つのアルゴリズム（グリッドサーチ、ランダムサーチ、遺伝的アルゴリズム）を比較し、これらをニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）に利用することを試みます。これらのアルゴリズムを用いて畳み込みニューラルネットワーク（探索アーキテクチャ）を構築しました。CIFAR-10データセットにおける実験結果は、比較したアルゴリズム間の性能の違いをさらに示しています。比較結果は、上記のアルゴリズムの実行時間と提案されたモデルの精度に基づいています。