연구진은 NVIDIA RTX 3060 GPU에서 3시간 만에 174,000개 파라미터로 84.85% 정확도를 달성하는 효율적인 신경망 구조를 발견했어요.
Transformer 컨트롤러의 거시 탐색 능력과 인공 벌집 군집(ABC) 알고리즘의 미시적 활용을 결합한 새로운 NAS 프레임워크를 제안했어요.
성능 정체 시 토폴로지 탐색을 유도하는 동적 엔트로피 메커니즘을 도입하여 RL 학습의 조기 수렴 문제를 해결했어요.
신용카드 사기 탐지 데이터셋에서 4,600개 파라미터로 F1 점수 0.71을 달성하며 프레임워크의 유연성을 입증했어요.