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提出 SHINE，一种从稀疏历史搜索日志与零成本代理出发的跨任务神经架构搜索策略，通过组合各源任务的冠军架构并联合训练成对排序器，显著缓解单一知识源在目标任务上的严重失败，同时保持有竞争力的平均性能。
RiPPLE引入一种对神经架构进行排名的方法，通过训练一小部分锚点到早期阶段，外推学习曲线并传播标签，实现跨搜索空间的高效准确性能预测。