微软亚洲研究院的研究员们提出维护一个优先路径组（prioritized path board）。也就是说，在训练超网的某一条路径时，使用元网络（meta-network）从组中选出一条性能较好的子网对其进行网络蒸馏（distillation），从而提升超网的收敛程度与性能。采用这种方式选出的网络在 ImageNet 上的分类准确率达到了80.0%， 超越了现有的 EfficientNet-B0/B1 和 MobileNetV3。该论文已被 NeurIPS 2020 接收。

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