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DeepZero：扩展零阶优化以提升深度模型训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DeepZero是一个基于ZO优化的深度学习框架，实现了与一阶优化相当的性能。其优点包括坐标梯度估计在训练准确性和计算效率上的优势，利用模型剪枝方法扩展稀疏DL先验信息的ZO训练协议，并通过特征重用和前向并行化方法提高ZO训练的实际实施。
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关键要点
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DeepZero是一个基于零阶优化的深度学习框架。
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DeepZero通过三个主要创新使得零阶优化可用于深度神经网络的训练。
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DeepZero实现了与一阶优化相当的性能。
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坐标梯度估计在训练准确性和计算效率上具有优势。
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利用模型剪枝方法扩展稀疏深度学习先验信息的零阶训练协议。
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通过特征重用和前向并行化方法提高零阶训练的实际实施。
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