BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-05T00:00:00Z 动态稀疏学习：一种高效推荐的新范式 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 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，而使用均匀初始化在高稀疏度下更可靠。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。 🏷️ 标签 初始化策略 增长策略 稀疏度 连续学习 适应性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
