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DynST: 资源受限时空预测的动态稀疏训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究发现，在连续学习中，使用ERK初始化在低稀疏度下更有效利用主干网络，而在高稀疏度下使用均匀初始化更可靠。增长策略的性能取决于初始化策略和稀疏度程度。适应性是提升连续学习效果的有希望的方法。
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关键要点
- 连续学习是智能系统从数据流中顺序获取和保留知识的能力。
- 本研究首次实证研究了动态稀疏训练（DST）在连续学习中的影响。
- 在CIFAR100和miniImageNet数据集上，ERK初始化在低稀疏度下更有效利用主干网络。
- 在高稀疏度下，均匀初始化展现出更可靠的性能。
- 增长策略的性能依赖于初始化策略和稀疏度程度。
- DST组成部分内的适应性是提升连续学习效果的有希望的方法。
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