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Class Information-Based Structured Lasso Automatic Pruning
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内容提要
本研究提出两种自适应网络剪枝方案，解决了现有方法忽视类信息导致的统计损失问题，显著提升了模型性能和准确性。
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关键要点
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本研究提出两种自适应网络剪枝方案，解决了现有方法忽视类信息导致的统计损失问题。
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提出的方案包括稀疏图结构Lasso剪枝（sGLP-IB）和稀疏树引导Lasso剪枝（sTLP-IB）。
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这两种方法能够更好地捕捉类相关性，从而提升模型性能和准确性。
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在多个数据集和模型架构的广泛实验中，方法展现了卓越的性能。
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方法显著减少了模型大小和计算资源使用，同时维持了高准确性。
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