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adaptive regularized training
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ICCV
超稀疏神经网络:通过自适应正则化将探索转化为利用
提出了一种新颖且强大的稀疏学习方法:自适应正则化训练(ART)。通过逐步增加权重正则化,我们将稠密网络压缩为稀疏网络,并通过最高权重的方式压缩预训练模型的知识。在极高稀疏度情景下,我们的方法在 CIFAR 和 TinyImageNet 上比
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a year ago
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