BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-13T00:00:00Z 选择性推动生产力：提高迁移学习效率的高效数据集修剪 💡 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了两种新的数据集剪枝方法，可以在不牺牲下游性能的情况下，将源数据类别剪枝达到40%至80%，在预训练阶段实现了显著的2至5倍加速。该方法具有广泛的适用性，可以改进其他计算密集型的传输学习技术。 🏷️ 标签 数据集 数据集剪枝 源 - 目标领域映射 监督预训练 自我监督预训练 计算密集型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
