由于使用了网络态射，子网继承了原网络的权重且性能一致，NASH方法优势在于能够很快的评估子网的性能，论文使用了简单的爬山算法，当然也可以选择其它的优化策略。
Experiments Baslines
论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索，核心思想与之前的EAS方法类似，使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网，本文的网络态射更丰富，而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索，耗时0.5GPU day
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