Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Zwei konstante gemeinsame Gewichtsinitialisierungen für die neuronale Architektursuche

Eine neue Metrik, genannt Epsilon, die stark mit der Trainingsgenauigkeit über verschiedene Benchmark-Datensätze für die neuronale Architektursuche korreliert. Die Metrik basiert auf der Statistik der Ausgaben nach zwei konstanten gemeinsamen Gewichtsinitialisierungen und erfordert keine Gradientenberechnung.