彩票假设表明,在较大的神经网络中,存在一个较小的,随机初始化的子网 (“中奖彩票”),可以训练以实现与原始较大网络相似或更好的性能。根据假设,通过找到此子网并从头开始对其进行训练,该模型可以实现更快的收敛和更好的性能。
这个想法挑战了从头开始训练大型网络的常见做法,这表明以某些方式初始化的较小网络可能同样有效。研究人员已经探索了修剪技术和初始化策略,以在神经网络中发现这些 “中奖票”。
彩票假设对有效的网络设计,模型压缩以及对神经网络学习方式的理解具有重要意义。
彩票假设表明,在较大的神经网络中,存在一个较小的,随机初始化的子网 (“中奖彩票”),可以训练以实现与原始较大网络相似或更好的性能。根据假设,通过找到此子网并从头开始对其进行训练,该模型可以实现更快的收敛和更好的性能。
这个想法挑战了从头开始训练大型网络的常见做法,这表明以某些方式初始化的较小网络可能同样有效。研究人员已经探索了修剪技术和初始化策略,以在神经网络中发现这些 “中奖票”。
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