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HPNAS-RL：面向强化学习的进化优化超参数与神经架构搜索
Hyperparameter and Neural Architecture Search via Evolutionary Optimization for Reinforcement Learning: HPNAS-RL
AI 导读
HPNAS-RL 提出双分支进化框架，在自动驾驶强化学习任务中并行搜索策略网络的卷积层架构与关键 RL 超参数。框架采用并行评估和教师-学生策略迁移加速收敛，并在高保真驾驶模拟器中持续优于单独 NAS，获得更高奖励、更少参数和更高稳定性。
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