NASにおいて、サンプリングされた個々のモデルの評価時間を短縮するため、学習の早期終了やデータのサンプリング、画像解像度の削減、精度を予測するモデルの構築などが行われるが、本論文では理想的な学習設定と相関が高くなるような学習設定を探索することで評価時間を短縮する。強化学習や遺伝的アルゴリズムと組み合わせた場合、探索時間が1000分の1程度まで短縮された。