剪枝PRUNING TUTORIAL
最新的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用有效的稀疏连通性。为了减少内存，电池和硬件消耗，同时又不牺牲精度，在设备上部署轻量级模型并通过私有设备上计算来确保私密性，确定通过减少模型中的参数数量来压缩模型的最佳技术很重要。在研究方面，剪枝用于研究参数过度配置和参数不足网络之间学习动态的差异，以研究幸运稀疏子网络和初始化（“lottery tickets”）作为破坏性
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