تتناول هذه الورقة تحدي الكفاءة في بحث العمارة العصبية (NAS) من خلال صياغة المهمة كملمة في التصنيف.تتطلب الطرق السابقة العديد من أمثلة تدريبية لتقدير الأداء الدقيق للبايكيين، على الرغم من أن الهدف الفعلي هو العثور على التمييز بين المرشحين "والسيئين".ن
حن هنا لا نلجأ إلى تنبؤ الأداء.بدلا من ذلك، نقترح طريقة تصنيف الأداء (Ranknas) عبر الترتيب الزوجي.إنه يتيح البحث بالهندسة المعمارية الفعالة باستخدام أمثلة تدريبية أقل بكثير.علاوة على ذلك، نقوم بتطوير طريقة اختيار العمارة لتقليم مساحة البحث والتركيز على المرشحين الأكثر واعدة.تظهر تجارب واسعة على مهام ترجمة الآلات ونمذجة اللغة أن الركوبين الراهن يمكنهم تصميم بهيئات عالية الأداء أثناء كونه أوامر من حجم أسرع من أنظمة NAS-Art-Art.
