动态训练和可定制推断的弹性神经网络

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

该论文提出了一种名为SortedNet的深度学习模型,通过利用深度神经网络的内在模块化性质,实现了高效动态推断。该方法考虑了子模型的嵌套架构和共享参数,并以排序和概率的方式一起训练主模型和子模型。实验证明了该方法的有效性和可扩展性。

🏷️

标签

➡️

继续阅读