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介绍“Training Under Challenge”（挑战下训练），这是一个可执行证书框架，利用架构有效的过程构建替代模型，并估计神经网络检查点的经验全局最优性差距，具有理论保证以及基于 ResNet-18 蒸馏和量化去噪的实验。
介绍了一种新的双向搜索启发式类——前向-吸引子（F2A），通过评估到一小簇吸引子的距离，而非整个对面前沿，降低了计算成本，相比现有方法，能够减少多达11.2倍的成对评估次数和4.8倍的节点扩展次数。