pba

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在单张GPU上训练图像分类模型的人，往往因为自动增强搜索的算力开销太大而跳过这一步。PBA的亮点在于引入了调度的概念：它不再只给一个固定的增强策略，而是随着训练进度逐步调整策略的节奏，论文中报告了CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN上的结果，计算量大约是同类搜索的千分之一。TensorFlow代码提供两条路线：一是复现论文中已发布的策略表，二是运行全新的基于群体的搜索，以便按你自己的数据定制策略。这个仓库更像是参考实现和研究中的对比基准，而非开箱即用的插件库；在评估更新的自动化增强工具时，拿它来作比较点会很有价值。