SGAS：顺序贪婪架构搜索 在搜索阶段具有较高验证准确性的体系结构在评估中可能会表现较差。为了缓解这一常见问题，我们引入了顺序贪婪体系结构搜索（SGAS），这是一种有效的神经体系结构搜索方法。通过将搜索过程划分为子问题，SGAS以贪婪的方式选择并修剪候选操作。我们将SGAS应用于卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）的搜索体系结构。 概述 大量的实验表明， SGAS能够以最小的计算成本为蛋白质-蛋白质相互作用图中的图像分类，点云分类和节点分类等任务找到最先进的体系结构。 要求 （仅GC