サロゲートモデルを活用した神経アンサンブル探索の効率化

arXiv cs.LG ・ 2026-07-29

原題: Surrogate assisted diversity estimation in neural ensemble search

AI による要約

ニューラルネットワークのアンサンブル設計において、個々のモデル性能と多様性を効率的に最適化するサロゲート駆動型フレームワークが開発されました。計算コストが膨大になりがちなアンサンブル構造検索の探索空間を狭め、高性能な組み合わせを迅速に特定できます。

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