Los autores presentan una regla de cribado pre-registrada que determina antes de la implementación si vale la pena construir un bucle externo evolutivo sobre los parámetros de una red neuronal en comparación con una alternativa barata de un solo disparo. La regla calcula una métrica de recuperación R, definida como la mejor ganancia de un solo disparo dividida por la mejor ganancia de cualquier método barato, y prescribe omitir el bucle externo cuando R es mayor o igual al 90%.
- La regla de cribado computa un único número en un punto de control de Fase-0: R = s/G, donde s es la ganancia de la estadística de gradiente/curvatura de mejor rendimiento de un solo disparo y G es la mejor ganancia de cualquier método barato evaluado.
- La validación en dos casos analizados mostró que el punto de control se activó con R aproximadamente 1.0 en ambos casos, lo que llevó al abandono de los bucles externos.
- En un caso, una descomposición factorial compañera localizó la aparente victoria a un cambio en el sustrato estático, mostrando que el ciclo de vida evolutivo no aportó ninguna ganancia detectable.
- En un proyecto, el punto de control costó aproximadamente 50-70 horas de GPU y filtró una estimación de más de 400 horas de GPU más semanas de implementación, resultando en un ahorro de 6-8x.
La regla es falsificable prospectivamente, ya que una tarea con R menor al 90% donde el bucle externo no logra superar la estrategia de un solo disparo la refutaría.