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通过线性层组合的低秩引导训练实现结构保留的网络压缩
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了一种名为低秩引导训练（LoRITa）的压缩技术，通过组合线性层和奇异值截断来促进低秩性，无需改变结构或进行额外优化。实验证明其有效性，在FLOPs和参数减少方面取得了竞争性或SOTA结果。
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关键要点
- 本研究介绍了一种名为低秩引导训练（LoRITa）的压缩技术。
- LoRITa通过组合线性层和奇异值截断来促进低秩性。
- 该技术在推理时无需改变结构或进行额外的优化。
- 实验证明了LoRITa的有效性。
- 与其他主流结构剪枝方法相比，LoRITa在FLOPs和参数减少方面取得了竞争性或SOTA结果。
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