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One-Cycle Structured Pruning with Stability-Driven Structure Search
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内容提要
本研究提出了一种高效的一周期结构剪枝框架，旨在解决多阶段训练中的高计算成本和性能下降问题。通过优化子网络搜索，该方法在多个数据集上实现了先进的准确率，并提高了训练效率。
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关键要点
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本研究提出了一种高效的一周期结构剪枝框架，旨在解决多阶段训练中的高计算成本和性能下降问题。
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该框架集成了预训练、剪枝和微调于一个训练周期内。
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通过归一化基于组的重要性标准和结构稀疏正则化来优化子网络搜索。
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实验结果表明，该方法在多个数据集上达到了最先进的准确率，并提高了训练效率。
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